MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3112861835 · doi:10.30574/wjarr.2020.8.2.0451

Evaluation and follow up patients with diabetes mellitus who attended Sabratha diabetic center

2020· article· en· W3112861835 sur OpenAlexaff
Khaled Ali Alawaini, Hanen Daw Sweed, Khalod Mohamed Sawesi, Fatma Abdusalam Kamoka, Sara Abugalel Alakrme, Noha Khalifa Abugila

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Advanced Research and Reviews · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusGlycemicIncidence (geometry)Internal medicineDiseaseInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes is a public health challenge facing the world. Awareness and long term diabetes have an enormous effect, including cardiovascular disease and microvascular disease. Objective: This study aimed to estimate diabetes incidence and it is complications. Methods: A hundred diabetic patients who attended Galil diabetic center in Sabratha city had participated in this study in May 2013. Results: The mean age was 56 years old. Diabetes was more prevalent in females than in males (62%vs38%). The mean blood glucose concentration was 168 mg/dl, reflecting poor glycemic control, as 16% of diabetic patients moved to treatment with insulin. Conclusion: Poor glycemic control means of fasting plasma glucose was 168 mg/dl, and 16% started to use insulin therapy, along with 15% had hypertension.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of Advanced Research and ReviewsMême sujetDiabetes, Cardiovascular Risks, and LipoproteinsTravaux en français237 207