A nationwide 12‐month observatory of automated insulin delivery shows improved glucose control, sustained adoption, and reduced acute severe events
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: A nationwide observational study was conducted to assess the 12-month effectiveness of AID systems in the routine care of people with Type 1 diabetes (PwT1D). METHODS: All PwT1D, adults, and children, who initiated AID between January 1, 2022, and December 31, 2022, were included across 79 centres. Clinical data, continuous glucose monitoring (CGM) parameters, acute severe events in the last year, and HbA1c levels were collected at AID initiation, and after 3, 6, and 12 months of AID treatment. Median values [interquartile range, IQR] and % PwT1D with acute severe events were reported. The primary outcome was the change in time in range (TIR; 3.9-10 mmol/L) after 1 year with AID. RESULTS: [6.7], diabetes duration 19 years [20]. AID systems were MiniMed 780G in 49.7%, Tandem Control-IQ in 49.3%, others in 1%. After 12 months, TIR increased from 58.0 [21] to 70.1% [14] while HbA1c levels decreased from 7.6 [1.2] to 7.0% [0.8]. Percent PwT1D experiencing severe hypoglycaemia (SH) decreased from 4.1 to 0.9%, and ketoacidosis from 1.2 to 0.6%. All improvements were observed after 3 months, sustained through 12 months, and statistically significant (p < 0.05). Only 2.8% of PwT1D discontinued AID. CONCLUSIONS: Twelve months of AID use in routine care improved glucose control in PwT1D, among whom there was less experienced SH and a minor discontinuation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».