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Record W4392268521

Hypoglycaemia impact in the DCCT

2019· preprint· fr· W4392268521 on OpenAlexaboutno aff
Abdul Moutairou

Bibliographic record

VenueMunich Personal RePEc Archive (Ludwig Maximilian University of Munich) · 2019
Typepreprint
Languagefr
FieldMedicine
TopicHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHistory
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avec une incidence de plus en plus élevée, le diabète de type 1 (DT1) constitue un problème majeur de santé. Le contrôle glycémique est la mesure nécessaire pour la prévention des complications chroniques du DT1. Cependant, ce contrôle a pour conséquences la survenue des effets secondaires comme l’hypoglycémie et la prise de poids, avec des impacts négatifs significatifs sur la santé et la qualité de vie des patients. A partir des données de l’essai DCCT (Diabetes Control Complications Trial) réalisé entre les Etats Unis et le Canada de 1983 à 1993, qui a inclus 1441 patients atteints de DT1, nous avons étudié les déterminants et les conséquences de l’hypoglycémie (sévère ou non). Dans un premier temps, nous avons étudié la variation de l’hémoglobine glyquée (HbA1c) après un épisode d’hypoglycémie sévère (HS). Cette étude nous a permis de montrer que la survenue d’une HS a été suivie d'une augmentation modeste mais significative de l'HbA1c 3 mois plus tard. Ce résultat suggère que l’hypoglycémie sévère pourrait constituer un obstacle majeur à la réalisation d'un contrôle glycémique optimal chez les patients atteints de DT1 et doit être prise en compte dans les programmes éducatifs et thérapeutiques chez ces patients. Dans un deuxième temps, nous avons étudié l’association entre la fréquence de l’hypoglycémie non sévère détectée par auto-surveillance de la glycémie (SMBG) et l’incidence des hypoglycémies sévères. Il a été établi que l'hypoglycémie non sévère est un facteur prédictif majeur des épisodes d’hypoglycémie sévère chez les patients atteints de DT1. Les données sur l’auto-surveillance glycémique du DCCT sont très similaires aux pratiques actuelles en matière de soins de routine et nos résultats renforcent les stratégies préventives actuelles en matière d’hypoglycémie sévère chez les patients atteints de DT1. Enfin, dans une troisième partie, nous mis en évidence une association entre les hypoglycémies non sévères et le gain de poids dans le DT1. Nous avons observé qu'un taux plus élevé d'hypoglycémies non sévères, basé sur l’auto-surveillance glycémique, était significativement associé à une prise de poids plus importante, indépendamment des autres facteurs comme sur le sexe, l'âge, la durée du diabète, la variation de l’HbA1c et le type de traitement. Cette conséquence négative nécessite la mise place d’une stratégie de prise en charge des hypoglycémies et des programmes d'éducation spécifiques visant à réduire le gain de poids dans le DT1.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.043
Threshold uncertainty score0.086

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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