Glycemic Control in Community-Dwelling Patients with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Nearly 25% of Canadians have either diabetes or prediabetes, with diabetes-associated health care costs reaching $12.2 billion in 2010.1 It has been reported that glycemic control in primary care is poor. Harris and colleagues2 conducted a study across the 10 provinces of Canada to assess the quality of care and treatment of type 2 diabetes patients in primary care settings. They reported that almost half of the patients with type 2 diabetes in primary care settings did not achieve their glycemic target (HbA1c ≤7%).2 Poor glycemic control puts diabetes patients at high risk of suffering from diabetes complications.3 Glycemic control testing plays an essential role not only in diabetes diagnosis,4 but it is also considered the first step in diabetes management.2 There are 3 different ways to measure glycemic control: Fasting plasma glucose (FPG) Oral glucose tolerance test (OGTT), in which the blood glucose concentration is measured 2 hours after taking a glucose solution (75 g anhydrous glucose dissolved in water) Glycated hemoglobin (HbA1c) (the 2008 Canadian Diabetes Association Guidelines recommend diabetes patients to have HbA1c ≤7%)4
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».