Leveraging past GMI vs A1c discordance markedly improves A1c prediction in a real-world cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The glucose management indicator (GMI) is a widely used surrogate for A1c, but clinically significant GMI-A1c discordance is common. Here, we aim to develop a new GMI leveraging past discordance to improve accuracy in A1c prediction. Research Design and Methods This retrospective cohort study included 4,891 A1c records from 2,555 patients seen at BCDiabetes between 2021-Feb and 2025-Sep. Regression models adjusted for past discordance were trained on data from patients enrolled before 2025-Jan-01 and validated on those enrolled afterwards. Clinically significant discordance was defined as an absolute difference between GMI and A1c of ≥0.5%. Results In the validation cohort with 90-day CGM data, 39/256 (15.2%) patients with past discordance available showed clinically significant discordance between BCDiabetes GMI and A1c, compared to 101 (39.4%) patients with discordant Bergenstal GMI (relative risk [RR] 0.39, 95% CI 0.3—0.5, P < 0.0001). For BCDiabetes GMI, mean absolute discordance and Pearson correlation were 0.29% and 0.93, respectively, compared to 0.45% and 0.8 for the Bergenstal GMI. When including all validation patients regardless of availability of past discordance, BCDiabetes GMI showed discordance of 27.9% compared to 37% from Bergenstal GMI (RR 0.76, 0.69—0.83). Using 14-and-28-day CGM data, BCDiabetes GMI again showed reduced discordance compared to Bergenstal GMI with past discordance available (28-day RR: 0.54, 0.44—0.67; 14-day: 0.67, 0.56—0.80). Conclusions BCDiabetes GMI substantially reduces clinically significant discordance, especially when past discordance is available. Graphical abstract Article Highlights Why did we undertake this study? GMI is a widely used surrogate for A1c, but clinically significant GMI-A1c discordance is common. What is the specific question we wanted to answer? Does accounting for past GMI-A1c discordance improve A1c prediction? What did we find? New GMI equations accounting for past GMI-A1c discordance markedly improved A1c prediction. What are the implications of our findings? Discordance-adjusted GMI may improve CGM-based decision-making. Twitter summary This work develops new GMI equations adjusted for past GMI vs A1c discordance, reducing the risk of clinically significant discordance (>0.5%) by over 60% when compared to the traditional GMI.”
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».