The Impact of Built Environment on Diabetic Patients: The Case of Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
At present, Diabetes mellitus is considered as one of the main threats to the human health in the 21st century. It may lead to severe conditions such as blindness, end-stage of renal disease, limb amputation and a variety of debilitating neuropathies. Previous researches indicated that diabetes is caused by a complex interaction of patient's genetics, life-style and environmental factors. They also highlighted that providing quality and healthy built environment to citizens including diabetic patients would prevent poor and unhealthy condition. The Kingdom of Saudi Arabia (KSA) is one of top ten countries in the prevalence of diabetes. Little researches though were conducted in KSA in regards to the effect of environmental conditions of the built environment. In 2011, the present researchers have carried out a pilot survey on a number of diabetic patients to find out the possible impact of built environment settings on the patient's lifestyle. The research explored whether diabetic patients use smart tools in their daily life to overcome the daily life's difficulties and perform their life as normal as possible. The results showed a close link between a poor home and environmental settings, the patient's lifestyle, and the patient's health status. It also highlighted the absence of smart tools and systems use. The paper argues that certain changes to the built environment must be done and to provide a healthy and safe environment for diabetic patients. This would help these patients to abandon their bad habits and adopt healthier lifestyle.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».