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    Improving Glucose Prediction Accuracy in Physically Active Adolescents With Type 1 Diabetes.
    Hobbs, N ; Hajizadeh, I ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 13 (2019-07-01), Heft 4, S. 718-727
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    Artificial Pancreas: Clinical Study in Latin America Without Premeal Insulin Boluses.
    Sánchez-Peña, R ; Colmegna, P ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-09-01), Heft 5, S. 914-925
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    First Experiences With a Wearable Multisensor in an Outpatient Glucose Monitoring Study, Part I: The Users' View.
    Caduff, A ; Zanon, M ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-05-01), Heft 3, S. 562-568
    Online academicJournal
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    Real-Time Detection of Infusion Site Failures in a Closed-Loop Artificial Pancreas.
    Howsmon, DP ; Baysal, N ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-05-01), Heft 3, S. 599-607
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    Automatic Adaptation of Basal Insulin Using Sensor-Augmented Pump Therapy.
    Herrero, P ; Bondia, J ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-03-01), Heft 2, S. 282-294
    Online academicJournal
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    A Personalized Week-to-Week Updating Algorithm to Improve Continuous Glucose Monitoring Performance.
    Zavitsanou, S ; Lee, JB ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-11-01), Heft 6, S. 1070-1079
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    Manual Closed-Loop Insulin Delivery Using a Saddle Point Model Predictive Control Algorithm: Results of a Crossover Randomized Overnight Study.
    Guilhem, I ; Penet, M ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-09-01), Heft 5, S. 1007-1014
    Online academicJournal
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    How Much Is Short-Term Glucose Prediction in Type 1 Diabetes Improved by Adding Insulin Delivery and Meal Content Information to CGM Data? A Proof-of-Concept Study.
    Zecchin, C ; Facchinetti, A ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 10 (2016-08-22), Heft 5, S. 1149-60
    Online academicJournal
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    Algorithms for a closed-loop artificial pancreas: the case for proportional-integral-derivative control.
    Steil, GM
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013-11-01), Heft 6, S. 1621-31
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    Is Psychological Stress a Factor for Incorporation Into Future Closed-Loop Systems?
    Gonder-Frederick, LA ; Grabman, JH ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 10 (2016-05-03), Heft 3, S. 640-6
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    Classification of Physical Activity: Information to Artificial Pancreas Control Systems in Real Time.
    Turksoy, K ; Paulino, TM ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 9 (2015-10-06), Heft 6, S. 1200-7
    Online academicJournal
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    Incorporating an Exercise Detection, Grading, and Hormone Dosing Algorithm Into the Artificial Pancreas Using Accelerometry and Heart Rate.
    Jacobs, PG ; Resalat, N ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 9 (2015-10-05), Heft 6, S. 1175-84
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    Sensitivity of the Predictive Hypoglycemia Minimizer System to the Algorithm Aggressiveness Factor.
    Finan, DA ; Dassau, E ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 10 (2015-06-30), Heft 1, S. 104-10
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    Preliminary evaluation of a new semi-closed-loop insulin therapy system over the prandial period in adult patients with type 1 diabetes: the WP6.0 Diabeloop study.
    Quemerais, MA ; Doron, M ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 8 (2014-11-01), Heft 6, S. 1177-84
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    First Experiences With a Wearable Multisensor Device in a Noninvasive Continuous Glucose Monitoring Study at Home, Part II: The Investigators' View.
    Zanon, M ; Mueller, M ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-05-01), Heft 3, S. 554-561
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    A closed-loop artificial pancreas using a proportional integral derivative with double phase lead controller based on a new nonlinear model of glucose metabolism.
    Abbes, IB ; Richard, PY ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013-05-01), Heft 3, S. 699-707
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    An early warning system for hypoglycemic/hyperglycemic events based on fusion of adaptive prediction models.
    Daskalaki, E ; Nørgaard, K ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013-05-01), Heft 3, S. 689-98
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    Multilevel model of type 1 diabetes mellitus patients for model-based glucose controllers.
    Garcia-Gabin, W ; Jacobsen, EW
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013), Heft 1, S. 193-205
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    A controlled study of the effectiveness of an adaptive closed-loop algorithm to minimize corticosteroid-induced stress hyperglycemia in type 1 diabetes.
    El Youssef, J ; Castle, JR ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 5 (2011-11-01), Heft 6, S. 1312-26
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    A stepwise approach toward closed-loop blood glucose control for intensive care unit patients: results from a feasibility study in type 1 diabetic subjects using vascular microdialysis with infrared spectrometry and a model predictive control algorithm.
    Feichtner, F ; Mader, JK ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 5 (2011-07-01), Heft 4, S. 901-5
    Online academicJournal
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