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Enregistrement W3100453785 · doi:10.2337/dc20-2124

Comment on Zhou et al. Cost-effectiveness of Diabetes Prevention Interventions Targeting High-risk Individuals and Whole Populations: A Systematic Review. Diabetes Care 2020;43:1593–1616

2020· letter· en· W3100453785 sur OpenAlexaff
Thirunavukkarasu Sathish, Jonathan E. Shaw, Brian Oldenburg, Ajay Mahal

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionDiabetes mellitusMetforminGerontologyMEDLINEType 2 diabetesFamily medicineEndocrinologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the July issue, Zhou et al. (1) published a systematic review of studies on the cost-effectiveness of interventions for the prevention of type 2 diabetes. Based on the findings from 17 studies (or study arms), from a health system perspective, lifestyle interventions and the use of metformin in high-risk individuals had a median incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of US$12,510 per quality-adjusted life year (QALY) and US$17,089 per QALY, respectively. All these studies were conducted in high-income countries (HICs), including the U.S., the U.K., the Netherlands, Singapore, Australia, Sweden, and Hong Kong, and were published by July 2017. These cost-effectiveness data from HICs are unlikely to be generalizable to low- …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0370,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,010

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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