A Pilot Outpatient Assessment of a Fully Closed-Loop Insulin and Pramlintide System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 1 diabetes is treated with exogenous insulin using multiple daily injections or insulin pumps. However, both strategies require carbohydrate counting for prandial insulin dosing, which is both burdensome and error prone. METHODS: We conducted a pilot, randomized, controlled study to eliminate carbohydrate counting in adults (n = 12, 7 females, age 39.5 [15.1], HbA1c 7.4% [0.6]) using an automated insulin and pramlintide fully closed-loop system. The interventions included five arms during which participants underwent 14 hours of outpatient, free-living, supervised experiments of (1) faster aspart with carbohydrate counting (control), faster aspart and pramlintide without carbohydrate counting at (2) 8 µg/U and (3) 10 µg/U ratios, and aspart and pramlintide without carbohydrate counting at (4) 8 µg/U and (5) 10 µg/U ratios. RESULTS: The median time in target range (3.9-10.0 mmol/L) with the control arm was 78.6 [65.3-92.9], compared with 76.2 [64.6-86.9] and 78.8 [68.8-86.0] with the fully closed-loop faster aspart and pramlintide systems at 8 and 10 µg/U ratios, respectively, and compared with 65.9 [59.9-83.6] and 77.4 [72.1-82.7] with the fully closed-loop aspart and pramlintide systems at 8 and 10 µg/U ratios, respectively. Times spent below 3.9 and 3.0 mmol/L were numerically higher with the fully closed-loop aspart and pramlintide systems than the control arm. None of the differences were statistically significant. CONCLUSIONS: This study suggests that automated insulin and pramlintide systems have the potential to alleviate carbohydrate counting without degrading time in range. A longer and larger study is underway.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».