Diabetes Educator course with a Specialization in Indigenous: Health
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes Mellitus is a global epidemic, with 500 million people suffering globally in 2013. Patients cannot successfully manage their diabetic symptoms due to the lack of quality improvement (QI) of diabetic self-management education (DSME). In 2013, this number was 3 to 5 times higher in First Nations populations. The objective of this research is to facilitate better QI and DSME in Indigenous populations across the globe by creating a free, accredited course. This course will educate sustainable health promotion techniques needed for monitoring sugars, mental illness, treating common complications, medication management, and physical and nutritional therapy, to only name a few. Research on the succession will be analyzed in a Public Health practice-based research network (PBRNs) method with surveys, interviews, and statistical analysis on short-/long-term effectiveness from baseline tests. These will include: heart rate, blood pressure, mental health, medication, blood sugar levels >3 months, hyper-/hypo-glycemia, blood circulation, ankle brachial pressure test scores, kidney function, and macrovascular, retinopathy, dermatology and nerve damage complications. These tests will be completed in a small group of remote Indigenous communities in Quebec, Canada. It is hypothesized that this will improve public health efforts of patient self-management of diabetes and its associated symptoms. With this free, accredited, accessible online course to prepare health practitioners in DSME, better glycemic control, less hospital visits, decreased retinopathy, nephropathy, and neuropathy is expected.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,016 |
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 ».