Diabetes-Specific Nutrition Algorithm: A Transcultural Program to Optimize Diabetes and Prediabetes Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes (T2D) and prediabetes have a major global impact through high disease prevalence, significant downstream pathophysiologic effects, and enormous financial liabilities. To mitigate this disease burden, interventions of proven effectiveness must be used. Evidence shows that nutrition therapy improves glycemic control and reduces the risks of diabetes and its complications. Accordingly, diabetes-specific nutrition therapy should be incorporated into comprehensive patient management programs. Evidence-based recommendations for healthy lifestyles that include healthy eating can be found in clinical practice guidelines (CPGs) from professional medical organizations. To enable broad implementation of these guidelines, recommendations must be reconstructed to account for cultural differences in lifestyle, food availability, and genetic factors. To begin, published CPGs and relevant medical literature were reviewed and evidence ratings applied according to established protocols for guidelines. From this information, an algorithm for the nutritional management of people with T2D and prediabetes was created. Subsequently, algorithm nodes were populated with transcultural attributes to guide decisions. The resultant transcultural diabetes-specific nutrition algorithm (tDNA) was simplified and optimized for global implementation and validation according to current standards for CPG development and cultural adaptation. Thus, the tDNA is a tool to facilitate the delivery of nutrition therapy to patients with T2D and prediabetes in a variety of cultures and geographic locations. It is anticipated that this novel approach can reduce the burden of diabetes, improve quality of life, and save lives. The specific Southeast Asian and Asian Indian tDNA versions can be found in companion articles in this issue of Current Diabetes Reports.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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