Breaking down the barriers to good glycaemic control in type 2 diabetes: a debate on the role of nurses
Notice bibliographique
Résumé
The number of people with diabetes worldwide is projected to reach 380 million by 2025, with 90% of these cases attributed to type 2 diabetes. Diabetes can cause a range of long-term complications, including heart disease, stroke and blindness. Studies have shown that poor glycaemic control can increase the risk of developing these complications and guidelines have been developed that provide recommendations on how best to manage diabetes and encourage good glycaemic control. However, a number of barriers to achieving good glycaemic control remain and in many parts of the world treatment is suboptimal. It is generally agreed that glycosylated haemoglobin (HbA1c) testing represents the best way to monitor blood glucose levels. Yet many doctors lack the time and resources required to implement recommended guidelines on HbA1c monitoring. Consequently, patients have a lack of understanding of HbA1c testing and do not achieve target levels. Nurses have an important role to play in treating diabetes. Evidence demonstrates that, through patient support and education, nurses have a notable, positive impact on the proportion of patients achieving HbA1c targets. Given the epidemic proportions of diabetes worldwide, the importance of nurses in diabetes management is likely to increase further in the coming 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 | 0,072 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».