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Enregistrement W4212853658 · doi:10.1016/j.pcd.2022.02.002

2022 update to the position statement by Primary Care Diabetes Europe: a disease state approach to the pharmacological management of type 2 diabetes in primary care

2022· review· en· W4212853658 sur OpenAlexaff
Samuel Seidu, Xavier Cos, Stephen Brunton, Stewart B. Harris, Stefan Jansson, Manel Mata‐Cases, A.M.J. Neijens, Pınar Topsever, Kamlesh Khunti

Notice bibliographique

RevuePrimary care diabetes · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsMerck Sharp and DohmeServierBoehringer IngelheimRocheNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchNovartisGlaxoSmithKlineEli Lilly and CompanyAstraZenecaBayerPfizerSanofiAbbott Laboratories
Mots-clésMedicinePrimary careDiseaseDiabetes mellitusIntensive care medicinePosition statementType 2 diabetesDisease managementHealth carePosition paperDiabetes managementFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes and its associated comorbidities are growing more prevalent, and the complexity of optimising glycaemic control is increasing, especially on the frontlines of patient care. In many countries, most patients with type 2 diabetes are managed in a primary care setting. However, primary healthcare professionals face the challenge of the growing plethora of available treatment options for managing hyperglycaemia, leading to difficultly in making treatment decisions and contributing to treatment and therapeutic inertia. This position statement offers a simple and patient-centred clinical decision-making model with practical treatment recommendations that can be widely implemented by primary care clinicians worldwide through shared-decision conversations with their patients. It highlights the importance of managing cardiovascular disease and elevated cardiovascular risk in people with type 2 diabetes and aims to provide innovative risk stratification and treatment strategies that connect patients with the most effective care.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,010

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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