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Enregistrement W4286214292 · doi:10.1055/s-0042-1748670

Pediatric Diabetes Services in Arab Countries during the First 6 Months of the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4286214292 sur OpenAlexaboutno aff
Hussain Alsaffar, Wasnaa Hadi Abdullah, Khadija Ali, Laila Al Yazidi

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes and Endocrine Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicMedicineDiabetes mellitusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quarter (Canadian coin)Incidence (geometry)Family medicineDiabetic ketoacidosisPediatricsDiseaseInfectious disease (medical specialty)Internal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic had an impact on different health services due to the lockdowns, curfews, or reducing provision of some clinical services to infection control. Aims This study looked at the impact of the pandemic on the pediatric diabetes services in Arab countries during the first 6 months of pandemic. Methods and Material An online survey using SurveyMonkey was e-mailed to the pediatric endocrine consultants practicing in Arab countries. The survey was active for the last 2 weeks of August 2020. Results Responses received from 34 consultants. Most responses were from Saudi Arabia, Iraq, and Oman. 18% of consultants have more than 500 pediatric patients with type-1 diabetes mellitus (T1DM) under each of their care. A quarter of responding consultants had suspended their clinics completely during the pandemic period. The median number of children live with diabetes used to be seen in diabetes clinics has dropped significantly from 22 to only 4 patients per week during the pandemic. Half of respondents fed back those virtual clinics were useful. The number of elective and urgent admissions during the studied period were less than before the pandemic. A total of 17.6% of responders reported an increased incidence of Diabetic Ketoacidosis (DKA) during the pandemic. Also, 36.4% thought the research activity had markedly decreased during the COVID-19 pandemic. Conclusion The pandemic has led to reducing the number of patients attending the diabetes clinic in Arab countries. However, virtual clinics and tele-consultations emerged evidently during the pandemic. It is expected to continue using the virtual clinics when the pandemic is over.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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