P02.95. Treating type 2 diabetes: a cross-sectional audit of naturopathic standards of care using the Naturopathic Patient Database
Notice bibliographique
Résumé
Cases of T2DM from the RSNC reported in the NPD were extracted based on an ICD-10 code assessment of E11 (non-insulin-dependant diabetes mellitus). One auditor reviewed 30 files and tabulated audit scores. The Research Ethics Board of CCNM provided ethical oversight of this project. The American Diabetes Association 2010 standards of medical care in diabetes were used as guidelines for the audit. Multiple categories in diagnosis, physical exam, labs, and management were graded on a 0-2 scale. The Measure Yourself Medical Outcome Profile (MYMOP) is used by the RSNC as a universal outcome measure of effectiveness of individualized patient-defined symptoms and was incorporated into the audit and reporting of results. The average audit score is 55.5/90. The most common interventions being used are diet and aerobic exercise, followed by supplements (omega-3 fatty acids) and botanicals. Preliminary data suggests that the standards of care for T2DM are not followed stringently, particularly with regards to complete physical exams, appropriate referrals, and goal-setting. Education and creation of a naturopathic standard of care may improve audit performance and patient outcomes.
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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 | 0,014 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».