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Enregistrement W2729298420 · doi:10.1093/geroni/igx004.305

ACHRU—COMMUNITY PARTNERSHIP PROGRAM FOR OLDER ADULTS WITH DIABETES AND MULTIMORBIDITY

2017· article· en· W2729298420 sur OpenAlexaff
Maureen Markle‐Reid, Jenny Ploeg, Kimberly D. Fraser, Kathyrn Fisher, Noori Akhtar‐Danesh, Anne Bartholomew, Amiram Gafni

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVitalityGerontologyRandomized controlled trialMental healthQuality of life (healthcare)General partnershipMultimorbidityHealth promotionType 2 diabetesFamily medicineIntervention (counseling)Diabetes mellitusPhysical therapyNursingPublic healthPsychiatryChronic diseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the complex needs of older adults with Type 2 Diabetes Mellitus and multimorbidity, an interprofessional community-based health promotion program was developed. A pragmatic randomized controlled trial study design was used to conduct the 6-month program comprised of in-home visits, monthly group sessions, and nurse-led coordination of care delivered by Registered Nurses, Dietitians, and fitness leaders from the YMCA or community centre. Compared with the usual care group (n=79), the intervention group (n=80) showed statistically significant and clinically important improvements in the mean SF-12 measured mental health (3.69, p=0.02, 95% CI: 0.60, 6.78), vitality (3.68, p=0.02, 95% CI: 0.57, 6.80) and general health scores (3.56, p=0.02, 95% CI: 0.65, 6.46). These benefits were achieved at no additional cost compared to usual primary care. The results support the effectiveness of the program in improving health related quality of life in older adults with Type 2 Diabetes in community settings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,301 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
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