A Practice-Based Research Network Focused on Comparative Effectiveness Research in Type 2 Diabetes Management
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To establish a real-world research platform focused on comparative effectiveness research and health care decision making in diabetes care in order to obtain a detailed understanding of individualized patient management in primary care. METHODS: Diabetes FORWARD (Foundation of Real-World Assessment and Research in Diabetes) is a North American research platform being organized to conduct longitudinal, noninterventional investigations of an anticipated 10,000 patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Recruitment will be stratified to reflect typical (primarily primary care) clinical T2DM populations. Streamlined data collection relying on electronic medical records (retrospective) and periodic surveys (prospective) will reduce the burden of study participation and, therefore, enhance enrollment by busy primary care and endocrinology practices. Physician data will include baseline demographic and practice information. Patient data will include demographics, T2DM characteristics and treatment, resource utilization information, and patient-reported outcomes. Responses can be tracked within the observation window in near-real time, allowing immediate, noninterventional reaction at the point of nonresponse. EXPECTED OUTCOMES: Diabetes FORWARD is expected to provide important real-world data describing how actual clinical T2DM management differs across sites, settings, and clinicians, and its impact on glycemic control, treatment adherence and persistence, and clinical outcomes. These data will also help to identify the effect of diabetes management on the onset and progression of retinopathy, neuropathy, nephropathy, and cardiovascular disease at 6-month intervals. CONCLUSION: To our knowledge, Diabetes FORWARD is the first diabetes-focused, practice-based research network in the United States and Canada. The current study will provide robust data that should reflect typical management of T2DM in clinical practice in North America.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».