ELDERLY MEN AND HEALTH SERVICE PROVISION FOR TYPE 2 DIABETES MANAGEMENT: SYNTHESIS OF KNOWLEDGE GAPS AND IDENTIFICATION OF RESEARCH NEEDS
Notice bibliographique
Résumé
Chronic long-standing type 2 diabetes and subsequent complications (comorbidities) represent a major clinical and public health challenge for elderly men from a prevention and management viewpoint. In the developed western countries, evidence suggests that 80% of premature deaths and disability due to diabetes and heart disease can be prevented. Diabetes care in the elderly include further challenges in management of comorbidities such as hypertension, the metabolic syndrome (MetS), kidney problems including ne-phropathy and chronic renal failure, vision abnormalities such as cataract and retinopathy. The comorbidi-ties are subsequent to complex mechanistic processes incurred by the hyperglycemia and reduced insulin sensitivity in diabetes. Management of diabetic elderly patients with type 2 diabetes is further challenged by lack of specific clinical guidelines tailored to this population. Existing clinical guidelines are based on evidence from clinical trials conducted in younger (< 65 years of age) patients. There is a need for design-ing improved models of health care delivery, assessment of comorbidities and polypharmacy in elderly men, including mental health issues such as depression and dementia that may persist with diabetes. An integrated, comprehensive, and patient-oriented management care plan seems the best practice clinical ap-proach to ensure that the risk of hypoglycemia does not increase while treating elderly diabetic men with existent multimorbidity.
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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 | 0,019 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».