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    In Silico Modeling of Minimal Effective Insulin Doses Using the UVA/PADOVA Type 1 Diabetes Simulator.
    Campos-Náñez, E ; Layne, JE ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-03-01), Heft 2, S. 376-380
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    The UVA/Padova Type 1 Diabetes Simulator Goes From Single Meal to Single Day.
    Visentin, R ; Campos-Náñez, E ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-03-01), Heft 2, S. 273-281
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    Effect of BGM Accuracy on the Clinical Performance of CGM: An In-Silico Study.
    Campos-Náñez, E ; Breton, MD
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-11-01), Heft 6, S. 1196-1206
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    Clinical Impact of Blood Glucose Monitoring Accuracy: An In-Silico Study.
    Campos-Náñez, E ; Fortwaengler, K ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-11-01), Heft 6, S. 1187-1195
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    Analysis of the Accuracy and Performance of a Continuous Glucose Monitoring Sensor Prototype: An In-Silico Study Using the UVA/PADOVA Type 1 Diabetes Simulator.
    Breton, MD ; Hinzmann, R ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-05-01), Heft 3, S. 545-552
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    Comparison of Subcutaneous Regular Insulin and Lispro Insulin in Diabetics Receiving Continuous Nutrition: A Numerical Study.
    Stull, MC ; Strilka, RJ ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 10 (2015-06-30), Heft 1, S. 137-44
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    Novel insulin delivery profiles for mixed meals for sensor-augmented pump and closed-loop artificial pancreas therapy for type 1 diabetes mellitus.
    Srinivasan, A ; Lee, JB ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 8 (2014-09-01), Heft 5, S. 957-68
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    The Financial Impact of Inaccurate Blood Glucose Monitoring Systems.
    Fortwaengler, K ; Campos-Náñez, E ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-03-01), Heft 2, S. 318-324
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    Cross-Validation of a Glucose-Insulin-Glucagon Pharmacodynamics Model for Simulation Using Data From Patients With Type 1 Diabetes.
    Wendt, SL ; Ranjan, A ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-11-01), Heft 6, S. 1101-1111
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    Model identification using stochastic differential equation grey-box models in diabetes.
    Duun-Henriksen, AK ; Schmidt, S ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013-03-01), Heft 2, S. 431-40
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    Hypoglycemia impairs quality of blood glucose simulation in a clinical decision support system.
    Johansen, MD ; Hejlesen, OK ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 5 (2011-07-01), Heft 4, S. 894-900
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    Combining basal-bolus insulin infusion for tight postprandial glucose control: an in silico evaluation in adults, children, and adolescents.
    Revert, A ; Rossetti, P ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 4 (2010-11-01), Heft 6, S. 1424-37
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    Impact of blood glucose self-monitoring errors on glucose variability, risk for hypoglycemia, and average glucose control in type 1 diabetes: an in silico study.
    Breton, MD ; Kovatchev, BP
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 4 (2010-05-01), Heft 3, S. 562-70
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    Simulation environment to evaluate closed-loop insulin delivery systems in type 1 diabetes.
    Wilinska, ME ; Chassin, LJ ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 4 (2010), Heft 1, S. 132-44
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    In silico preclinical trials: methodology and engineering guide to closed-loop control in type 1 diabetes mellitus.
    Patek, SD ; Bequette, BW ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 3 (2009-03-01), Heft 2, S. 269-82
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    In silico preclinical trials: a proof of concept in closed-loop control of type 1 diabetes.
    Kovatchev, BP ; Breton, M ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 3 (2009), Heft 1, S. 44-55
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    Description and preliminary evaluation of a diabetes technology simulation course.
    Wilson, RD ; Bailey, M ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013-11-01), Heft 6, S. 1561-6
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    In silico optimization of basal insulin infusion rate during exercise: implication for artificial pancreas.
    Schiavon, M ; Dalla Man, C ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013-11-01), Heft 6, S. 1461-9
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    The identifiable virtual patient model: comparison of simulation and clinical closed-loop study results.
    Kanderian, SS ; Weinzimer, SA ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 6 (2012-03-01), Heft 2, S. 371-9
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