Filling gaps in type 1 diabetes and exercise research: a scoping review and priority-setting project
Notice bibliographique
Résumé
Our team examined the characteristics of patient engagement (PE) practices in exercise-based randomized trials in type 1 diabetes (T1D), and facilitated T1D stakeholders in determining the top 10 list of priorities for exercise research. Two methodological approaches were employed: a scoping review and a modified James Lind Alliance priority-setting partnership. Published (Medline, Embase, CINAHL and Central databases) and grey literature (www.clinicaltrials.gov) were searched to identify randomized controlled trials of exercise interventions lasting minimum 4 weeks and available in English. We extracted information on PE and patient-reported outcomes (PROs) to identify if patient perspectives had been implemented. Based on results, we set out to determine exercise research priorities as a first step towards a patient-engaged research agenda. An online survey was distributed across Canada to collect research questions from patients, caregivers and healthcare providers. We qualitatively analyzed submitted questions and compiled a long list that a 12-person stakeholder steering committee used to identify the top 10 priority research questions. Of 9962 identified sources, 19 published trials and 4 trial registrations fulfilled inclusion criteria. No evidence of PE existed in any included study. Most commonly measured PROs were frequency of hypoglycemia (n=7) and quality of life (n=4). The priority-setting survey yielded 194 submitted research questions. Steering committee rankings identified 10 priorities focused on lifestyle factors and exercise modifications to maintain short-term glycemic control. Recent exercise-based randomized trials in T1D have not included PE and PROs. Patient priorities for exercise research have yet to be addressed with adequately designed clinical trials.
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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 | 0,523 | 0,590 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,066 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».