Descriptions of health states associated with increasing severity and frequency of hypoglycemia: a patient-level perspective
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Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We sought to develop descriptions of health states associated with daytime and nocturnal hypoglycemia in a structured fashion from the patient's perspective under different combinations of severity and frequency of hypoglycemic events. METHODS: An expert meeting followed by two patient focus groups was used to develop comprehensive descriptions of acute consequences of severe and non-severe, daytime and nocturnal hypoglycemia. Patients with diabetes (type 1 = 85, type 2 = 162) from a survey panel then validated these descriptions and assessed how often they worried and took different actions to prevent hypoglycemia. Severity and frequency of hypoglycemia were compared with respect to how often people worried and took actions to prevent an event. The effect of hypoglycemia on 35 different life activities was quantitatively compared for patients who had and had not experienced a severe hypoglycemic event. RESULTS: At least 95% of respondents agreed that the detailed patient-level descriptions of health states accurately reflected their experience of severe and non-severe, daytime and nocturnal hypoglycemia, thereby validating these descriptions. Respondents who had experienced a severe hypoglycemic event were generally more adversely affected in their worries and actions and life events than those who experienced only non-severe events; those who experienced nocturnal events were more affected than those who experienced only daytime events. CONCLUSION: The negative psychosocial consequences and undesirable compensatory behaviors arising from hypoglycemia underscore the importance of preventing severe episodes, particularly severe nocturnal episodes. These validated descriptions for hypoglycemia from the patient's perspective may also help inform future qualitative and quantitative research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle