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Enregistrement W3109299440

Częstość występowania cukrzycy typu 2 u chorych z COVID-19 — przegląd systematyczny i metaanaliza

2020· article· pl· W3109299440 sur OpenAlexaboutno aff
Monireh Faghir-Gangi, Hossein Moameri, Narges Abdolmohamadi, Shahrzad Nematollahi

Notice bibliographique

RevueDiabetologia Praktyczna · 2020
Typearticle
Languepl
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePhysicsInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WSTĘP: W wielu badaniach stwierdzono silny związek miedzy chorobowością i umieralnością z powodu COVID- 19 a cukrzycą. W niniejszym badaniu oszacowano lączną czestośc wystepowania cukrzycy u chorych z COVID-19. MATERIAŁ I METODY: Przeszukano miedzynarodowe naukowe bazy danych do 15 kwietnia 2020 roku, bez ograniczen czasu publikacji i jezyka opublikowanych prac. Dokonano oceny jakości badan za pomocą listy kontrolnej Newcastle–Ottawa Scale (NOS). Zastosowano model efektow losowych w celu określenia lącznej czestości wystepowania z 95-procentowym przedzialem ufności (CI). WYNIKI: Łączna czestośc wystepowania cukrzycy u chorych z COVID-19 wyniosla 14% (95% CI 11–17). Ze wzgledu na duzą niejednorodnośc (I2 = 93,4%; p < 0,001) przeanalizowano trzy podgrupy w zalezności od miejsca badania, wieku i plci. Czestośc wystepowania cukrzycy byla wieksza wśrod mezczyzn (16%; 95% CI 12–20) i osob w wieku ≥ 65 lat (19%; 95% CI 8–31). Czestośc wystepowania cukrzycy wyniosla 15% (95% CI 10–20) wśrod pacjentow w Wuhan, 10% (95% CI 6–15) wśrod pacjentow w innych miastach w Chinach oraz 39% (95% CI 4–74%) wśrod pacjentow w innych krajach. WNIOSKI: Z niniejszego przeglądu systematycznego wynika, ze czestośc wystepowania cukrzycy u chorych z COVID-19 jest wieksza w innych krajach niz w Chinach. Czestośc wystepowania cukrzycy wśrod chorych z COVID-19 byla rowniez istotnie wieksza w przypadku mezczyzn i osob w podeszlym wieku. Te dane mogą byc uzyteczne dla decydentow w zakresie polityki zdrowotnej, ktorzy projektują odpowiednie interwencje prewencyjne i terapeutyczne w przypadkach wspolistnienia cukrzycy i COVID-19.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,010
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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