The Guyana Diabetes and Foot Care Project: Improved Diabetic Foot Evaluation Reduces Amputation Rates by Two-Thirds in a Lower Middle Income Country
Notice bibliographique
Résumé
Background. Type 2 diabetes is the fourth leading cause of death in Guyana, South America. A complex, interprofessional, quality improvement intervention to improve foot and diabetes care was rolled out in two phases. Methods & Findings. Phase 1: Establishment of an Interprofessional Diabetic Foot Center (DFC) of Excellence to improve foot care and reduce diabetes-related amputations at the national referral hospital. Phase 2: Regionalization to cover 90% of the Guyanese population and expansion to include improved management of diabetes and hypertension. Fourteen key opinion leaders were educated and 340 health care professionals from 97 facilities trained. Eight centers for the evaluation and treatment of foot ulcers were established and 7567 people with diabetes evaluated. 3452 participants had foot screening and 48% were deemed high risk; 10% of these had undocumented foot ulcers. There was a 68% reduction in rate of major amputations (P < 0.0001); below knee amputations were decreased by 80%, while above knee amputations were unchanged. An increased association of diabetes with women (F/M = 2.09) and increased risk of major amputation in men [odds ratio 2.16 (95% CI 1.83, 2.56)] were documented. Conclusions. This intervention improved foot care with reduction in major amputations sustained over 5 years.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».