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Enregistrement W4220910783 · doi:10.2337/cd21-0088

Remote Pharmacist-Assisted Flash Continuous Glucose Monitoring Improves Glycemic Outcomes in Patients With Poorly Controlled Diabetes: A Retrospective Case Series

2022· article· en· W4220910783 sur OpenAlexaff
Rick Siemens

Notice bibliographique

RevueClinical Diabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensLethbridge CollegeUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicHypoglycemiaDiabetes mellitusPsychological interventionPharmacistIntensive care medicineDiabetes managementContinuous glucose monitoringEmergency medicineType 2 diabetesPharmacyNursingEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on a retrospective case series evaluating glycemic outcomes using a flash continuous glucose monitoring (CGM) system in pharmacist-managed diabetes cases. The flash CGM system was used during initial assessment of patients' diabetes control and then continued throughout the intervention to ensure the safety and efficacy of the glycemic interventions. The Cloud-based CGM software was used to monitor patients remotely and assess their glycemic metrics. Action plans were created to address areas of most pressing concern, ensuring reduction or elimination of hypoglycemia, correction of hyperglycemia, and minimization of glycemic variability. In these complex cases, use of the flash CGM system in conjunction with lifestyle and medication interventions safely and effectively improved diabetes management and achieved targeted glucose outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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