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Enregistrement W4415453219 · doi:10.1210/jendso/bvaf149.1076

SAT-545 Improving inpatient management of SGLT2i associated Euglycemic Diabetic Ketoacidosis: Insights from The Ottawa Hospital

2025· article· en· W4415453219 sur OpenAlexaffabout
Zoe R. O’Neill, Janine Malcolm, Amel Arnaout

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetic ketoacidosisCohortContext (archaeology)Incidence (geometry)Retrospective cohort studyDiabetes mellitusInsulinDiabetes management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: Z.R. O'Neill: None. J.C. Malcolm: None. A. Arnaout: None. Background: The widespread use of sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2i) in managing type 2 diabetes (T2D) has led to an increasing prevalence of euglycemic diabetic ketoacidosis (eDKA) (1). The overall incidence of eDKA among SGLT2i users is estimated at 0.1% (2), though a more recent cohort study reported a prevalence as high as 0.43% (3). DKA treatment benefits from standardized protocols, which, when well-formulated and physician-driven, have been shown to reduce both the time to DKA resolution and overall hospital stay (4). While general guidelines exist for managing eDKA—including insulin, fluids, electrolytes, and IV dextrose—the optimal management strategies for this specific cohort remain unclear. Furthermore, no large studies have systematically analyzed treatment outcomes for patients with eDKA. Methods: We conducted a retrospective chart review to evaluate the prevalence, characteristics, and management patterns of patients admitted to The Ottawa Hospital (TOH) with SGLT2i-associated eDKA. Time to resolution—defined as the interval from biochemical diagnosis to the resolution of metabolic acidosis—was recorded. Management decisions, including insulin infusion rates and choice of resuscitation fluids, were also analyzed. Results: 61 patients were admitted to TOH with eDKA in the context of recent SGLT2i use. The cohort consisted of 43% female patients, with an average age of 66 years. Empagliflozin was the most commonly prescribed SGLT2i (79%). Most patients presented with mild DKA with only 2 patients presenting with severe acidosis. The median time to resolution using a standard IV insulin protocol was 35 hours. The shortest time spent on an insulin infusion was 9 hours and the longest time was 121 hours. Conclusions: There is limited data guiding the management of SGLT2i-associated eDKA. Larger studies are needed to determine best practices for a condition that is expected to become more prevalent with the continued widespread use of SGLT2 inhibitors. Our data suggest some mild cases of eDKA may respond less intensive insulin treatment. Presentation: Saturday, July 12, 2025

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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