Continuous Glucose Monitoring Systems: Applications and Integrated Benefits - review study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Continuous Glucose Monitoring (CGM) systems have evolved significantly, transforming the management of diabetes and expanding into various other fields. Originally developed to aid in diabetes management, CGM systems now offer real-time glucose tracking, providing insights into glycemic control, preventing hypoglycemia, and optimizing therapeutic decisions. These systems are used in type 1 and type 2 diabetes management, pregnancy, sports, and critical care. Despite their benefits, challenges such as cost and integration into routine care remain. Future research will be crucial to fully understand the long-term impact and cost-effectiveness of CGM systems. Aim of the study: This study aims to present the diverse applications and integrated benefits of Continuous Glucose Monitoring (CGM) systems. It focuses on their role in improving diabetes management, enhancing pregnancy outcomes, supporting athletic performance, and optimizing care in critical conditions. Materials and methods: A literature review was conducted using PubMed as the primary database. The search terms included: "continuous glucose monitoring", “CGM”, “diabetes mellitus", “diabetes mellitus type 1”, “diabetes mellitus type 2”. Conclusion: Continuous glucose monitoring (CGM) systems have significantly advanced diabetes care, offering precise, real-time glycemic data that support individualized treatment. This review highlights CGM’s broadening applications across diverse populations, including non-diabetic individuals, pregnant women, athletes, and critically ill patients. While strong evidence supports CGM’s clinical and behavioral benefits, further research is required to optimize cost-effectiveness, long-term outcomes, and broader implementation strategies. CGM represents a transformative tool in both chronic disease management and personalized health monitoring.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle