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Enregistrement W2394741926

Accelerating Artificial Pancreas Research through the Development of Data and Communication Standards

2012· article· en· W2394741926 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Picton, Melanie Yeung, Nathaniel Hamming, Joseph A Cafazzo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityArtificial pancreasEngineering managementKnowledge managementEngineeringeHealthProcess managementComputer scienceHealth careBusinessMedicineType 1 diabetesWorld Wide WebDiabetes mellitusPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of interoperable data and communication standards for diabetes devices will accelerate the ongoing development of the artificial pancreas by facilitating the integration of its component technologies. This initiative brings together key stakeholders to develop effective, practical standards for the diabetes device industry. Recent advancements in diabetes device technology - particularly with respect to the development of continuous glucose monitors - have brought the vision of an automated artificial pancreas (AP) closer to reality. Such technology would improve the lives of millions of individuals with type 1 diabetes globally. However, integrating multiple components into advanced closed loop systems is fraught with technical challenges. Currently, the lack of open standards for communication between diabetes devices (i.e. insulin pumps, blood glucose meters, continuous glucose monitors) makes this task even the more difficult, as interfaces must rely on proprietary communication protocols unique to the manufacturer. A landscape of closed proprietary systems also limits the potential for innovation from new entrants and hinders the progress of the artificial pancreas and new diabetes management tools. With the aim of addressing these barriers, JDRF has sponsored the Artificial Pancreas Standards and Technical Platform Project, as part of their Canadian Clinical Trials Network initiative. The project will be led by a team from the Centre for Global eHealth Innovation from the University Health Network in Toronto (1, 2) who will bring together key stakeholders from industry, academia, healthcare, and the diabetes community to advance the development of interoperability standards. It is only through such a collaborative effort that effective and practical device communication standards can be developed. Stakeholders must have a suitable forum to discuss, develop, and ratify standards for medical devices. The IEEE-11073 Personal Health Device (PHD) Working Group was established for the purposes of building a standard that would accommodate the resource requirements of PHD devices (3). This diverse group of contributors provides vital perspectives on the requirements and facilitates future

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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