The efficacy and safety of glucose control algorithms in intensive care: a pilot study of the Survival Using Glucose Algorithm Regulation (SUGAR) trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The benefits, harms and feasibility of intensive insulin therapy in critically ill patients remain unclear. Several single center studies have attempted to demonstrate the benefit of intensive insulin therapy in critically ill patients with variable results. OBJECTIVES: We conducted a pilot randomized trial to assess the feasibility, safety and clinical outcomes of preprinted glucose management algorithms before the initiation of a large multicenter trial. PATIENTS AND METHODS: Within 48 hours of admission to the intensive care unit, we randomized mechanically ventilated patients to either the "high" group (target serum glucose concentration 9-11 mmol/l) or the "low" group (target serum glucose concentration 5-7 mmol/l). To assess feasibility we measured the time to reach target glucose range, time in target range, morning glucose concentrations, average daily glucose concentrations, and number of crossovers. To assess safety, we measured the number of hypoglycemic events (serum glucose <2.2 mmol/l), and other serious adverse events such as cardiac arrests and seizures. RESULTS: Sixty-eight patients were enrolled (35 in the high group and 33 in the low group). During the first week, the median proportions of time spent in the target range were 35.7% and 53.0% for the high and low groups, respectlively (p = 0.0001). Morning glucose concentrations were 8.3 +/-1.6 mmol/l and 6.2 -/+1.2 mmol/l. One (2.9%) and 8 (24.2%) episodes of hypoglycemia (<2.2 mmol/l) occurred in the high and low groups, reflecting 0.002 and 0.03 hypoglycemic events per patient-day, respectlively. CONCLUSIONS: This pilot trial of intensive insulin therapy identified numerous challenges that helped in the preparation of an international multicenter randomized trial of intensive insulin therapy to evaluate benefits and harms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».