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Nimri AI insulin dosing

Insulin Dose Optimization Using an Automated Artificial Intelligence-Based Decision Support System in Youths with Type 1 Diabetes (ADVICE4U)

Patient / Population Intervention / Exposition Comparaison Critère de jugement

Chez 108 jeunes diabétiques de type 1 sous pompe à insuline, l'ajustement à distance des doses d'insuline guidé par IA toutes les trois semaines s'est révélé non inférieur à l'ajustement guidé par le médecin pour le temps dans la cible glycémique (70–180 mg/dL).

N
108patients
Schéma
RCT multicentrique, multinational, de non-infériorité en groupes parallèles, 6 mois
Critère
Pourcentage de temps dans la cible glycémique 70–180 mg/dL
Pertinence
2Important — l’un des piliers parmi d’autres.
RésultatTemps dans la cible 50,2 ± 11,1 % vs. 51,6 ± 11,3 % (non inférieur) ; valeurs <54 mg/dL 1,3 ± 1,4 % vs. 1,0 ± 0,9 % (non inférieur, p<0,0001). Trois événements indésirables graves liés au diabète (deux hypoglycémies sévères, une acidocétose) dans le bras médecin, aucun avec le système d'aide à la décision par IA.
Nimri R, et al. Nat Med. 2020;26(9):1380-1384. 10.1038/s41591-020-1045-7
Discussion et critique

Première preuve randomisée qu'un algorithme automatisé peut titrer les réglages de pompe à insuline aussi bien que les spécialistes de centres universitaires de diabétologie — l'argument pour passer à l'échelle une expertise rare. Non-infériorité face à des médecins experts chez 108 jeunes sur six mois ; aucun bras n'a atteint les objectifs glycémiques (temps dans la cible autour de 50 %), de sorte que l'outil a égalé, sans la dépasser, la prise en charge spécialisée.