MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2141010045 · doi:10.1186/1758-5996-6-65

The effect on fall rate of blood glucose testing at the time of falls in elderly diabetics

2014· article· en· W2141010045 sur OpenAlexafffundabout
Eugene Waclawski, Nicola Cherry, Adrian Wagg

Notice bibliographique

RevueDiabetology & Metabolic Syndrome · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusEmergency medicineInternal medicineIntensive care medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the pattern of blood sugar and HbA1c testing among supportive living residents with diabetes and whether, in those with diabetes, blood glucose measurement was done at the time of a fall. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The management of diabetes in relation to falls in the supportive living sector is unknown. A cross-sectional questionnaire study in Edmonton Alberta, Canada of Designated Supportive Living (DSL) homes have places funded by Alberta Health Services and other homes (SL) that have no funded places. A questionnaire was distributed to Directors of Care/managers of supportive living homes, with telephone interview follow-up if required. RESULTS: Sixty responses from 61 of the 71 homes (86%) provided information. 21 were DSL and 39 were SL homes. DSL homes were significantly more likely than SL ones to report that residents with diabetes had blood glucose measurements as part of regular care, to be aware that glycosylated haemoglobin was measured, and to say that blood glucose was measured at the time of a fall. Regression analysis identified that facilities with a policy to measure blood glucose at the time of a fall had a lower rate of falls in residents with diabetes than facilities without such a policy (p < 0.05). No effect of this policy was seen in residents without diabetes. CONCLUSION: Residents with diabetes were less likely to fall in homes that indicated that they had a policy to measure blood glucose at the time of a fall.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetology & Metabolic SyndromeMême sujetBalance, Gait, and Falls PreventionTravaux en français237 207