Multidisciplinary Approach to Prevent Limb Amputation in Diabetic Patients
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus is a complex disease with clinical sequelae including cardiovascular disease, renal failure, extremity complications, and death. Lower limb amputation is the most serious morbidity and consequence for diabetic patients due to its associated burden on quality of life and economic implications. Limb amputation is caused by a series of complications involving multiple organ systems. We believe that a multidisciplinary diabetic care team, consisting of vascular specialists, wound care specialists, and cardiologists, will facilitate in systematically addressing each complication leading to amputation. Diabetic patients have an increased risk of developing cardiovascular diseases, resulting in the expanding involvement and importance of interventional cardiologists on these multidisciplinary diabetic care teams. Several national and global institutions have successfully demonstrated the multidisciplinary approach to facilitate efficient and timely care, and most importantly, reduce the rates of diabetes-related limb amputation. The Heart, Vascular and Leg Center coordinates vascular specialty care and provides dedicated patient management in order to increase treatment quality, patient literacy, and medication adherence to decrease lower extremity amputation rates. J Endocrinol Metab. 2019;9(5):120-126 doi: https://doi.org/10.14740/jem615
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».