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Enregistrement W2299852464 · doi:10.13034/jsst.v8i3.96

Multidisciplinary Foot Clinics Impact on the Diabetic World

2015· article· en· W2299852464 sur OpenAlexvenueno aff
Chavan Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetic footMedicineAmputationDiabetes mellitusFoot (prosody)Multidisciplinary approachType 2 diabetesInsulinIntensive care medicineInsulin resistanceSurgeryInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today’s society, diabetes is a prevalent illness afflicting people of various races, ages, genders and social statuses(1). Diabetes is a chronic illness in which the body is unable to break down sugars due to poor insulin production and function(3). Diabetes can be classified as type I or as type II, and may be categorized as moderate or advanced. In type I diabetes, a person isn’t able to produce insulin, while someone with type II diabetes cannot produce enough insulin and suffers from “insulin resistance”(3). Diabetic patients may suffer from health complications as the illness becomes more advanced, such as foot complications. Often, foot complications can result in amputation of the lower limbs or in some cases, mortality. To address this problem, multidisciplinary foot clinics have been created to aid patients, reduce mortality rates, and decrease the occurrence of limb amputations. These programs provide information to diabetic patients and their families, providing foot-oriented treatments and monitoring patients’ progress through after care. This article will argue that the practices and procedures in multidisciplinary foot clinics help significantly reduce diabetic foot complications, resulting in amputation or death for diabetic patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,003

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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