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Article summary:
1. 本文研究了使用机器学习预测1型糖尿病患者的短期血糖水平的技术。
2. 选择最佳机器学习技术时，必须考虑两个因素：(i) 用于选择模型的回归模型性能度量标准，以及(ii) 为了解决不平衡的时间分布而需要的预处理技术。
3. 根据不同血糖子范围的考虑，不同的回归模型/预处理技术组合具有不同的准确性。
Article analysis:
这是一份关于Glycemic-aware metrics and oversampling techniques for predicting blood glucose levels using machine learning | PLOS ONE文章的可信度和可靠性详细批评报告。
文章中所述内容在很大程度上是可信可靠的：作者引用了大量来自相关学术文章、数据集、官方文件、官方数据库以及其他来源的信息；此外，作者还对数十个样例进行了测试；此外，作者还使用了一些常见的回归分析方法来对数十个样例进行分析。
然而，文章中也存在一些问题。首先，作者在文章中使用了一些特定的语言来表达想法或意图（例如“ideal”、“best”、“optimal”、“most accurate”之类的词语）；然而，作者并没有明确地定义这些特定词语所代表的意义或标准。此外，作者似乎将所使用数十个样例看作是代表性样例——但是并没有明显地声明或强调这一情况。此外，文章中似乎存在一定水平上的片面性——尽管作者声明他们已尽力避免片面性问题——但是文章中会时不时提到一些特定情况或情况之间存在差异时会间隔式地强调特定情况或情况之间存在差异。此外，文章中会间隔式地出现一些无根据或不能得到独立证明成立的主张——尽管大都是相对合理化成立——但是如此声明并没有得到独立证明成立。
总之，Glycemic-aware metrics and oversampling techniques for predicting blood glucose levels using machine learning | PLOS ONE 是一份相对可信可靠、体裁上相对客观公正、逻辑上相对合理化、体量上相对适中、风格上相对流畅优雅、内容上相对专业化、方法上相对具体化、效力上相寬泛包容性的文章。