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Enregistrement W4413139297 · doi:10.1016/j.jcjd.2025.08.002

Assessment of Clinical Factors Influencing Glucose Management Indicator and Glycated Hemoglobin Discordance in Children With Type 1 Diabetes: A 1-Year, Real-world Data Observation

2025· article· en· W4413139297 sur OpenAlexvenueno aff
Grażyna Deja, Aleksandra Brudzińska, Łukasz Wybrańczyk, Rafał Deja, Przemysława Jarosz‐Chobot

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Diabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniwersytet Śląski w KatowicachŚląski Uniwersytet Medyczny w KatowicachŚląski Uniwersytet Medyczny
Mots-clésMedicineType 1 diabetesDiabetes mellitusContinuous glucose monitoringPediatricsType 2 diabetesInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Published data still highlight discordances between glucose management indicator (GMI; the parameter estimating glycated hemoglobin [A1C] from continuous glucose monitoring [CGM] reporting) and laboratory A1C, for reasons yet to be explored. In our study we aimed to identify potential clinical factors contributing to these discordances. METHODS: A retrospective study of 99 children (mean 12.92±4.03 years) was conducted using CGM devices (Dexcom G6-31, FreeStyle Libre 2-30, and Guardian 3-38). Inclusion criteria for patients were type 1 diabetes (T1D), continuous use of one type of CGM (with >70% sensor activity) over the previous year, and quarterly visits. At each visit, we collected data for age, sex, body mass index, diabetes duration, daily insulin dose, CGM report (14 of 90 days), and laboratory A1C. RESULTS: We confirmed linear dependency between A1C and GMI-that is, higher A1C led to more A1C-GMI differences. The A1C-GMI 90-day discordance was categorized into 4 thresholds: 48.7% at <0.25, 20.1% between 0.25 and 0.5, 22.4% between 0.5 and 0.75, and 8.7% at >0.75. Children with A1C-GMI 90 discordance <0.5% had significantly lower A1C (6.80% vs 7.59%), shorter T1D duration (<5 years), and more stable A1C (differences <0.4 between results). The analysis of participants' stability based on comparing A1C-GMI 90 discordances at subsequent follow-up visits confirmed an individual variability of <0.25 in two-thirds of participants. Other factors were not associated with the A1C-GMI discordance. CONCLUSIONS: One-year, real-world data show that clinically significant discordances (A1C-GMI 90 >0.5%) occurred in <30% of the children. A greater difference is more likely in individuals with higher A1C, longer diabetes duration, and less stable glycemic management. Individual A1C-GMI 90 discordance was mostly stable, although with varying degrees of difference.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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