Implementation of the Glucommander Method of Adjusting Insulin Infusions in Critically Ill Patients
Bibliographic record
Abstract
Background: Intensive glycemic control has been associated with reduced morbidity and mortality in critically ill patients. Web-based, patientspecific insulin nomograms may facilitate improved glucose control.Objective: To compare 2 algorithms for individualizing insulin infusion therapy (a web-based system [Glucommander method] and a standard paper-based nomogram) in a cardiovascular surgery intensive care unit (ICU).Methods: In this prospective, before–after cohort study, measures of glycemic control for 50 patients receiving insulin according to the Glucommander system were compared with a control group (n = 50) who received insulin according to the standard paper-based nomogram used in the cardiovascular surgery ICU.Results: There was no significant difference between the 2 groups with respect to time to target blood glucose (5.1–8.0 mmol/L), percentage of time within the target range, or mean amplitude of glucose excursion. Patients in the intervention group spent less time above the target range (p = 0.007) and more time below the target range (p < 0.001), and the mean glucose was lower in this group compared with the control group(7.9 versus 8.6 mmol/L, p = 0.002). The percentage of blood glucose measurements below 4 mmol/L was higher in the intervention group than in the control group (3.7% versus 1.4%, p = 0.003). Satisfaction surveys revealed that the program was well accepted by the nursing staff in the cardiovascular surgery ICU.Conclusions: A web-based insulin nomogram was an easy-to-use instrument for achieving tighter glucose control for patients in the cardiovascular surgery ICU. Use of the Glucommander system led to lower mean blood glucose but an increase in episodes of hypoglycemia.RÉSUMÉContexte : La régulation intensive de la glycémie a été associée à une réduction de la morbidité et de la mortalité chez les patients gravement malades. Des nomogrammes personnalisés d’ajustement posologique de l’insuline accessibles sur le Web pourraient faciliter la régulation de laglycémie.Objectif : Comparer deux algorithmes de personnalisation de la perfusion d’insuline (nomogramme en ligne [méthode Glucommander] et nomogramme standard sur papier) dans une unité de soins intensifs (USI) chirurgicaux cardiovasculaires.Méthodes : Dans cette étude prospective de cohortes avant-après, on a comparé les mesures de la régulation glycémique chez 50 patients dont le débit de perfusion d’insuline a été adapté au moyen du système Glucommander à ceux du groupe témoin (n = 50) qui ont reçu l’insuline selon le nomogramme standard sur papier, à l’USI chirurgicaux cardiovasculaires.Résultats : On n’a observé aucune différence significative entre les deux groupes pour ce qui est du temps d’obtention des valeurs glycémiques cibles (5,1 à 8,0 mmol/L), du pourcentage de temps où la glycémie est demeurée dans la plage des valeurs cibles et de l’amplitude moyenne de la variation des valeurs de la glycémie. Dans le groupe Glucommander, la glycémie est demeurée moins longtemps au-dessus de la plage des valeurs cibles (p = 0,007) et plus longtemps au-dessous de la plage des valeurs cibles (p < 0,001), et sa valeur moyenne était moins élevée que dans le groupe témoin (7,9 contre 8,6 mmol/L, p = 0,002). Le pourcentage de mesures de la glycémie au-dessous de 4 mmol/L était plus élevé dans le groupe Glucommander que dans le groupe témoin (3,7 % contre 1,4 %, p = 0,003). Des sondages sur la satisfaction ont révélé que le programme était bien accepté par le personnel infirmier de l’USI chirurgicaux cardiovasculaires.Conclusions : Le nomogramme en ligne était facile à utiliser pour obtenir une régulation plus serrée de la glycémie chez les patients de l’USI chirurgicaux cardiovasculaires. Le recours au système Glucommander s’est traduit par des valeurs glycémiques moyennes moins élevées, mais par une augmentation des épisodes d’hypoglycémie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".