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Enregistrement W4281917193 · doi:10.1101/2022.06.02.22275169

Canadian Healthcare Providers’ Attitudes Towards Automated Insulin Delivery Systems

2022· preprint· en· W4281917193 sur OpenAlexaffabout
Amy Morrison, Kate Farnsworth, Holly O. Witteman, Anna Lam, Peter Senior

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversité LavalDiabetes CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDieticiansCLARITYMedicineInsulin deliveryUsabilityFamily medicineCross-sectional studyHealth careType 1 diabetesNursingDiabetes mellitusPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction We aimed to assess the current experience and attitudes towards Commercial and Do-it-yourself (DIY) automated insulin delivery (AID) systems among healthcare providers (HCP) across Canada. Methods A cross-sectional study was performed through electronic distribution of an anonymous survey to HCP licensed to practice in Canada looking after people with type 1 diabetes (T1D). Results Responses included 204 HCP across the multi-disciplinary team; dieticians (32.8%), nurses (31.9%), and endocrinologists (28.4%), looking after adults (51%) and children (23%) mainly in urban areas (85.7%). Respondents reported a median 100-500 patients with T1D per practice, with a median 6-24 current users/practice of Commercial compared to a median 1-5 current users/practice of DIY AID. The majority of HCP (72.7%) were comfortable supporting Commercial AID, whereas only 21.6% reported comfort supporting DIY AID use. A significant, although moderate correlation between HCP experience and comfort was seen; Commercial r=0.57(p<0.0001) and DIY r=0.45(p<0.0001). Respondents reported more barriers to DIY, relative to Commercial AID(p=0.001); unfamiliarity/lack of exposure and medico-legal risks were highlighted with DIY systems. Respondents suggested AID system education (both Commercial and DIY), for HCP and users, to improve HCP confidence. Conclusions Despite documented beneficial outcomes, AID systems are not widely used in the management of T1D in Canada. The need for both user and HCP education to improve familiarity with the systems, in addition to clarity in medico-legal guidance, have been identified as gaps, which if addressed, might enable the benefits of AID to be more widely available to people with T1D in Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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