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Enregistrement W2068777851 · doi:10.2147/jmdh.s63842

Design, implementation, and evaluation of a pediatric and adolescent type 2 diabetes management program at a tertiary pediatric center

2014· article· en· W2068777851 sur OpenAlexaffabout
M. Constantine Samaan, Marlie Valencia, Connie Cheung, Boguslaw Wilk, Keith K. Lau, Lehana Thabane

Notice bibliographique

RevueJournal of Multidisciplinary Healthcare · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCenter (category theory)MedicineTertiary careType 2 diabetesMedical educationComputer scienceMedical physicsFamily medicineDiabetes mellitusChemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global rates of type 2 diabetes in children and adolescents have increased significantly over the past three decades. Type 2 diabetes is a relatively new disease in this age group, and there is a dearth of information about how to structure treatment programs to manage its comorbidities and complications. In this paper, we describe the design and implementation of a personalized multidisciplinary, family-centered, pediatric and adolescent type 2 diabetes program at a tertiary pediatric center in Hamilton, Ontario, Canada. We report the process of designing and implementing such a program, and show that this multidisciplinary program led to improvement in glycated hemoglobin (n=17, 8% at baseline versus 6.4% at 1 year, 95% confidence interval (0.1-0.28), P-value <0.0001) and stabilized body mass index, with lowered C-peptide and no change in fitness or metabolic biomarkers of lipid metabolism and liver function. As type 2 diabetes becomes more prevalent in youth, the need for programs that successfully address the complex nature of this disease is central to its management and to mitigate its long-term adverse outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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