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Enregistrement W2904541546 · doi:10.1177/2050312118820030

Reaching out to diabetic soles: Outreach foot care pilot project

2018· article· en· W2904541546 sur OpenAlexafffund
Tracey Rickards, Tammy Cornish

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of FrederictonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMental Health CommissionFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésMedicineOutreachDiabetic footFoot (prosody)Health careQuality of life (healthcare)Diabetes managementDiabetes mellitusFamily medicineGerontologyNursingType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To assess the effectiveness of outreach foot care services as a tool for engagement with isolated vulnerable seniors. To improve foot health of diabetic seniors, thus avoiding expensive and potentially life-threatening diabetic complications. METHODS: Four validated tools are used to gather data: InLow 60-second Diabetic Foot Screen©, Short Diabetes Knowledge Instrument for Older and Minority Adults, Brief Healthcare Questionnaire (Patient Health Questionnaire-9), and the Health-Related Quality of Life Questionnaire. RESULTS: Five monthly visits to 20 participants resulted in multiple co-morbidities being identified, improvements in foot status and diabetic knowledge realized, and determinants of health addressed. Seniors needed support and resources to engage in diabetes self-management. CONCLUSION: The importance of regular foot care as a key element of any self-management plan for diabetes cannot be understated, nor can increasing social services spending to include coverage for foot care thereby avoiding expensive healthcare. Using foot care as a tool for engagement conferred access to vulnerable seniors who ultimately benefited from healthcare and social interactions with a provider.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,317 · 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.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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