Diabetes technologies and hypoglycemia: insights from person-reported experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Managing type 1 diabetes (T1D) requires daily insulin interventions.Advances like insulin pumps and continuous glucose monitoring (CGM) can reduce the burden of multiple daily injections (MDI) and capillary blood glucose (CBG) checks and improve glycemic outcomes.Yet, hypoglycemia remains a significant barrier, increasing the management burden and fear of hypoglycemia (FOH).Limited evidence exists on how diabetes technology impacts FOH and hypoglycemia beyond glucose metrics.This thesis aimed to ( 1) explore what strategies people with T1D use to prevent nocturnal hypoglycemia in the context of diabetes technologies use, (2) evaluate the frequency and consequences of clinically significant hypoglycemia, (3) review the current literature on the impact of diabetes technologies on FOH, (4) evaluate the impact of automated insulin delivery (AID) on hypoglycemia frequency and worries and behaviors related to FOH, and (5) examine the characteristics of people with T1D who perceive FOH as a barrier to achieve optimal glycemic levels.Methods: Data from the T1D BETTER registry was used to answer objectives 1, 2, and 5 crosssectionally and objective 4 prospectively.For objective 3, a systematic review and meta-analysis (SRMA) with studies from 2000-2023 was conducted.Regression models examined associations between nocturnal hypoglycemia (NH) prevention strategies and diabetes technology use; consequences of level 2 (L2H, glucose < 3.0 mmol/L, self-managed) or level 3 hypoglycemia (L3H, needing external help) and gender identity; perception of FOH as a barrier to glycemic management and participant traits (e.g., gender, HbA1c, hypoglycemia history).To evaluate the impact of starting an AID system on FOH, linear mixed models assessed changes in Hypoglycemia Fear Survey-II (HFS-II) scores and hypoglycemia frequency compared to baseline.Results: Sample sizes ranged from 830 to 1300 participants (objectives 1, 2, and 5).On average, participants were 44 years old, had T1D for 26 years, and two-thirds identified as women.One-third met the HbA1c target (≤7.0%).Hypoglycemia was common: 66% reported ⩾1 symptomatic NH, and 81% reported ⩾1 L2H episode in the past month.Women reported more frequent L2H, persistent fatigue (OR [95% CI]: 1.95 [1.16, 3.28]), and anxiety (1.70 [1.05, 2.75]) after hypoglycemia.Results showed 43% perceived FOH as a barrier to glycemic management, Contribution to original knowledgeThis thesis is presented in manuscript format and consists of nine chapters.Chapter 1 is a general introduction explaining the thesis' rationale and objectives while giving a brief overview of the research focus.Chapter 2 presents a current and comprehensive review of the relevant literature on type 1 diabetes, including treatment targets, types of therapies and technology used, and hypoglycemia.Chapters 3 through 7 are manuscripts bridged with connecting statements 1 to 4.Four manuscripts are original work, and one is a systematic review and meta-analysis.Of the manuscripts, Chapters 3 to 5 have been published in Diabetes Research and Clinical Practice (DRCP) and eClinicalMedicine.Chapter 7 was submitted for publication to Diabetes Care, and Chapter 6 will be submitted shortly to Diabetes Technology & Therapeutics.Chapters 8 and 9 present an overall discussion and conclusion of the work presented throughout this thesis, addressing the strengths and limitations of the research, its implications, and future directions.
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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 | 0,013 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».