Diabetes‐related complications: Which research topics matter to diverse patients and caregivers?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is a chronic disease with increasing prevalence worldwide. Although research has improved its treatment and management, little is known about which research topics matter to people living with diabetes, particularly among under-represented groups. OBJECTIVES: To explore the importance of research topics among a diverse range of people living with any type of diabetes or caring for someone living with any type of diabetes. METHODS: We used a convergent mixed-method design with quantitative and qualitative aspects. We surveyed a national sample of people living with diabetes and caregivers of people with diabetes, asking them to rate the importance of 10 predetermined important research topics. We also held three focus groups in two major cities to explore research concerns of people who are under-represented in research. RESULTS: 469 adults (57% men, 42% women) in Canada completed the online survey, indicating that all 10 areas of research mattered to them, with the highest ratings accorded to preventing and treating kidney, eye and nerve complications. Fourteen individuals participated in three focus groups and similarly noted the importance of research on those three complications. Additionally, focus group participants also noted the importance of research around daily management. No new topics were identified. CONCLUSIONS: This study confirmed the importance of research topics among a population of people living with or caring for someone with diabetes. Findings from this study were used to inform the vision for Diabetes Action Canada-a pan-Canadian Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR) Network on diabetes and its complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».