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Enregistrement W2916324449 · doi:10.21037/map.2019.ab047

AB047. 8. Prevalence of diabetes mellitus in patients with chronic pancreatitis: a systematic review

2019· review· en· W2916324449 sur OpenAlexaboutno aff
Qurat Ul Ain, Sinead N. Duggan, Kevin C. Conlon

Notice bibliographique

RevueMesentery and Peritoneum · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatitis Pathology and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatitisDiabetes mellitusMedicineInternal medicineIntensive care medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes mellitus is one of the most common chronic illness and the economic burden of it on Irish health care system is significant. The CODEIRE study showed that 207,490 (6.5%) had it in 2013 and will increase to 233,000 by 2020. Pancreatogenic diabetes [AKA type 3c diabetes (T3cDM)] is frequently misclassified as type 1 or 2. The failure to correctly diagnose T3cDM and to recognise its distinctive complications leads to failure to implement an appropriate medical therapy. However, there is no systematic analysis of the prevalence or occurrence of diabetes in patients with chronic pancreatitis. The aim of the study is to conduct a systematic review of the prevalence of diabetes in patient with chronic pancreatitis and if data is amenable, a metanalysis will be conducted. Methods: According to the Joanna Briggs Institute Reviewers’ Manual 2014, CoCoPop mnemonic was used for inclusion criteria. Two reviewers independently evaluate the studies for quality using Newcastle-Ottawa Scale. Results: Based on the study, a prevalence of 5–10% of the population was observed. Similarly, an analysis of the factors associated with the increase occurrence of diabetes in chronic pancreatitis including age, gender, duration of follow-up, geographical location, surgery and smoking. Conclusions: According to our systematic review, the prevalence of T3cDM is higher than the calculated occurrence as most of them are underdiagnosed, undertreated and under-appreciated. Better understanding of T3DM would help in better evaluation and treatment of the disease

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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