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Enregistrement W4416432128 · doi:10.2337/dc25-1753

Additive Benefits of Control-IQ+ AID to GLP-1 Receptor Agonist Use in Adults With Type 2 Diabetes

2025· article· en· W4416432128 sur OpenAlexaff
Timothy E. Graham, Dan Raghinaru, Samina Afreen, Andrew Ahmann, Ahmad Haidar, Philip Raskin, Michael A. Tsoukas, John W. Lum, Ravid Sasson-Katchalski, Jordan E. Pinsker, Roy W. Beck, Yogish C. Kudva, Donna Desjardins, Corey Kurek, Ravinder Jeet Kaur, Daine Livingood, Shafaq Rizvi, Adrienne Terry, Ryan Luker, Melanie Mellenthin, Stephanie Rezac, David R. Liljenquist, Justin Rogers, Joshua W. Smith, Jonathan Williams, In‐Kyoung Lee, Elias K. Spanakis, Lakshmi G. Singh, Jade Churchill, Kathleen Comen, W. Norman Scott, Francisco J. Pasquel, Georgia M. Davis, Farbod Zahedi Tajrishi, Omolade Oladejo, Sabeena Usman, Caleb Schmid, Deborah Branigan, Brittany Caswell, Matthew O. Howard, Tess Heyerman, Brian Tessman, Jnh Vanderheide, David Ahn, Brittany Dennis, Lisa Hendricks, Clemente Reyes-Rodriguez, Valerie Wolf, Grazia Aleppo, Kasey Coyne, Jelena Kravarusic, Evelyn Fronczyk, Stefanie Herrmann, Samsam C. Penn, Thomas Blevins, Luis Casaubon, Valerie Espinosa, Keta Pandit, Jennifer Perez, Ana Stewart, Courtney Assir, Davida Kruger, Kathleen Estrada, J. Kimberly Jones, Shereen Mukhashen, Natalie Corker, Heather Hunter, Paula Layton, Jasmeen Dhillon, Emma Emory, David Fulkerson, Morgan Fuller, Viola Holmes, Laura Kollar, Mary Oliveri, Elyse Toole, Carol J. Levy, Camilla Levister, Grenye O’Malley, Aslihan Ipek, Denise Alabi, Emily Ellis, Shaziah Hassan, Selassie Ogyaadu, Denisa Tamarez, Ruth S. Weinstock, Sheri Stone, Suzan Bzdick, Jane Bulger, Devin Steenkamp, Howard Wolpert, Astrid Atakov-Castillo, Asya Sullivan, Corinne Aia, Elizabeth Brouillard, Tamara Spaic, Selina Liu, Marsha Driscoll, Heather Lapier, Sherryl Payra, Louise Vancer, Irl B. Hirsch, Xenia Averkiou, Jesica Baran, Rosanna Holod, Patrisia Litvicov, Patali Mandava, Sydney Swinton, Dori Khakpour, Frances E. Broyles, Babette Hairston, Michael R. Rickels, Jorge Jo Kamimoto, Amy J. Peleckis, Rahaf Sultan, Cornelia Dalton-Bakes, Patricia Bourne, Melissa Pasqua, Vanessa Tardio, L.F. Jordan, Baomei Shao, Trang DoNguyen, Michael Phan, Betül Hatipoğlu, Mario Becerra, Natalie J. Bellini, Erica Denallo, Quiana Howard, Claudia Lewis, Jerry Tribout, Megan Tribout, Kylie Phillips, Tiffany Campos, Vanessa Oduah, Gabriela Cardenas-Villamil, Carlos Murphy, Heidi Strayer, Charles Spanbauer, Lauren Kanapka, Craig Kollman, Nicole Piquette, Alex Wheatcroft, KIRSTIN N. WHITE, KAREN CARMELO, Robert Janicek, Deanna Gabrielson, Hung V. Le, Kevin Mercado

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesTandem Diabetes Care
Mots-clésType 2 diabetesGlycemicAgonistDiabetes mellitusInsulinReceptorBroad spectrumWeight loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the effect of automated insulin delivery (AID) on glycemic and insulin outcomes in adults with insulin-treated type 2 diabetes using a glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1 RA). RESEARCH DESIGN AND METHODS: In a randomized trial comparing Control-IQ+ AID versus continuation of prestudy insulin delivery method plus continuous glucose monitoring (CGM group), 143 (45%) of the 319 participants were using a GLP-1 RA at baseline, which was continued during the trial. RESULTS: Among GLP-1 RA users, mean HbA1c decreased by 0.8% from a baseline of 8.0 ± 1.2% with AID, which represented a mean improvement of -0.5% (95% CI -0.8 to -0.3, P < 0.001) compared with the CGM group. Time-in-range 70-180 mg/dL and other CGM metrics reflective of hyperglycemia also showed comparable statistically significant improvements using AID when added to GLP-1 RA use. For GLP-1 RA users, there was no significant difference in weight after 13 weeks with AID compared with the CGM group (0.9 kg, 95% CI -0.2 to 2.1, P = 0.10), whereas, in GLP-1 RA nonusers, there was a mean weight gain of 1.9 kg with AID compared with CGM (95% CI 0.5 to 3.2, P = 0.007). CONCLUSIONS: The benefits of AID appear to be substantial for a broad spectrum of insulin-treated patients with type 2 diabetes, including those already receiving contemporary and guideline-directed therapy, such as a GLP-1 RA medication. These additive benefits of AID in GLP-1 RA users included significant reductions in HbA1c levels with simultaneous reduction in insulin use, along with no statistical increase in weight despite very significant improvements in glycemic control.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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