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Enregistrement W2894884503

National public health system responses to diabetes and other important noncommunicable diseases: Background, goals, and results of an international workshop at the Robert Koch Institute

2018· article· en· W2894884503 sur OpenAlexaff
Lukas Reitzle, Sylvia Hansen, Rebecca Paprott, Wally Achtermann, Jens Baumert, Petronille Bogaert, Laure Curt, Peter Diem, Yong Du, Stefanie Eiser, Justine Fitzpatrick, Christin Heidemann, Pekka Jousilahti, Bernhard Kulzer, Jaana Lindström, Hannelore Neuhauser, Herman Van Oyen, Louise Pelletier, Christian Schmidt, Jonathan Valabhji, Raimund Weitgasser, Thomas Ziese, Daniela Zahn, Christa Scheidt‐Nave

Notice bibliographique

RevueSTM:n Hallinnonalan avoin julkaisuarkisto (Julkari) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePublic healthDiabetes mellitusEnvironmental healthPopulationGlobal healthHealth careGerontologyEconomic growthNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus and other noncommunicable diseases (NCDs) represent an emerging global public health challenge. In Germany, about 6.7 million adults are affected by diabetes according to national health surveys, including 1.3 million with undiagnosed diabetes. Complications of diabetes result in an increasing burden for individuals and society as well as enormous costs for the health care system. In response, the Federal Ministry of Health commissioned the Robert Koch Institute (RKI) to implement a diabetes surveillance system and the Federal Center for Health Education (BZgA) to develop a diabetes prevention strategy. In a two-day workshop jointly organized by the RKI and the BZgA, representatives from public health institutes in seven countries shared their expertise and knowledge on diabetes prevention and surveillance. Day one focused on NCD surveillance systems and emphasized both the strengthening of sustainable data sources and the timely and targeted dissemination of results using innovative formats. The second day focused on diabetes prevention strategies and highlighted the importance of involving all relevant stakeholders in the development process to facilitate its acceptance and implementation. Furthermore, the effective translation of prevention measures into real-world settings requires data from surveillance systems to identify high-risk groups and evaluate the effect of measures at the population level based on analyses of time trends in risk factors and disease outcomes. Overall, the workshop highlighted the close link between diabetes prevention strategies and surveillance systems. It was generally stated that only robust data enables effective prevention measures to encounter the increasing burden from diabetes and other NCDs.

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)0,116
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1160,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0050,025
Intégrité de la recherche0,0180,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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