Summary of best evidences for insulin standardized injection and management in patients with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective To retrieve and analyze the evidences on selection and in patients with diabetes, and to summary the best evidence. Methods We took diabetes mellitus insulin injection position rotation as subject terms to retrieve the evidences on selection and in the evidence-based database such as the British Medical Journal (BMJ) best practice, Uptodata, Cochrane Library (2014) , Joanna Briggs Institute Library, Registered Nurses' Association of Ontario (RNAO) , Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN) and National Guideline Clearinghouse (NGC) as well as the comprehensive database such as the Embase, Elsevier science Direct, PubMed, Web of Science, OVID, China Biological Medicine (CBM) and WanFang data. Results A total of 13 evidences were included, 2 evidence summaries, 7 guidelines and 4 consensus. Four kinds of evidence were summarized including training for standardized and management, evaluation, and rotation. Conclusions Medical staff should standardize the clinical practice behavior in selection and based on relevant levels of evidence-based medicine to guarantee the safety of patient and improve quality of nursing. Key words: Diabetes mellitus; Insulin; Injections; Position; Rotation; Evidence-based nursing
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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 | 0,023 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».