Notice bibliographique
Résumé
La diabetes es una enfermedad cada vez mas prevalente, y actualmente afecta al 9,3% de los adultos de 20 anos o mayores en EE. UU. [1]. Los pacientes con diabetes constituyen un porcentaje desproporcionado de los pacientes que ingresan en el hospital, debido a los ingresos hospitalarios mas frecuentes por enfermedades cardiovasculares, cerebrovasculares y vasculares perifericas; insuficiencia renal; infecciones; y amputaciones de las extremidades inferiores. Aunque estudios fundamentales de los anos noventa demostraron una reduccion de los episodios microvasculares y macrovasculares con un control intensivo de la diabetes en pacientes ambulatorios [2–5], solo recientemente los datos han apoyado un control intensivo de la diabetes en pacientes hospitalizados. Historicamente se ha considerado que la hiperglucemia de los pacientes hospitalizados era un resultado esperado de una enfermedad estresante en pacientes con intolerancia a la glucosa. En el pasado, los medicos daban al tratamiento de la diabetes en pacientes ingresados una importancia secundaria en relacion con la enfermedad aguda, y con frecuencia prescribian la insulina en una pauta movil como unico metodo para abordar la hiperglucemia [6]. Sin embargo, actualmente se ha identificado que la diabetes es un factor de riesgo independiente de la evolucion desfavorable de los pacientes ingresados [7,8]. Estudios randomizados tambien han mostrado que el tratamiento intensivo de la hiperglucemia en la UCI (UCI) se asocia a menor morbilidad y mortalidad [9–11]. Este articulo va a revisar los efectos adversos de la hiperglucemia en pacientes hospitalizados y va a presentar recomendaciones terapeuticas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,983 | 0,986 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».