In pursuit of excellence in diabetes care: trends in insulin delivery
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus has been estimated to affect 2.9 million people in the UK. Large-scale clinical trials conclusively demonstrate that elevated blood glucose levels are associated with an increased risk of micro- and macrovascular complications. The high rates of morbidity and mortality associated with this condition demonstrate how important effective glycaemic control is. Subcutaneous insulin injection continues to be the mainstay of therapy for all people with type 1 diabetes mellitus and the majority of individuals with type 2 diabetes mellitus. However, there are a number of barriers to insulin therapy. For example, conventional insulin delivery is arguably time consuming. Furthermore, it has been associated with common errors, such as inaccurate dosing and administration (National Patient Safety Agency, 2010). Insulin pen devices have various advantages over conventional delivery. Their ease of use and incorporation into busy lifestyles may improve diabetes control with much less effort, while maintaining adherence and quality of life. Research in insulin delivery shows there is a prospect of needle-free delivery in the near future. Despite such progress, the role of the healthcare professionals in involving, assessing, supporting and educating people having insulin therapy, including the attainment of the agreed blood glucose levels, cannot be overestimated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».