The development of a web‐based module on Gestational Diabetes Mellitus for patients and healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
Gestational Diabetes Mellitus (GDM), the most common endocrine disorder during pregnancy, poses short‐term and long‐ term risks for mother and baby. However, intense management of GDM has been shown to reduce negative maternal and fetal outcomes. Such management requires that both healthcare providers and patients are capable of making informed decisions in the control of GDM. Reports from local diabetes clinics and medical professionals suggest healthcare providers’ knowledge of GDM is unsatisfactory. The objective of this project was to create an interactive web‐based module to educate medical students and to provide an effective resource for healthcare providers. The case‐based, self‐study tool was designed using Adobe Dreamweaver Creative Suite 3 and Articulate Studio 09. The modular content draws from the current Clinical Practice Guidelines established by the Canadian Diabetes Association, and will be available to medical students, practicing physicians, and women with GDM. Formative feedback from a questionnaire of the module is anticipated for the spring. We expect the GDM module will educate healthcare providers and patients on the prevalence and risk factors, as well as, the importance of early screening, treatment and prevention of GDM. This empowerment tool should encourage educated decision making, facilitate the management of GDM, and curtail known risks associated with poorly managed GDM. Grant Funding Source : Internal
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,009 |
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 ».