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Enregistrement W4309293666 · doi:10.22563/2525-7323.2020.v5.n.4.p.4-11

Impacto do Programa de Automonitoramento da Glicemia Capilar no controle da diabetes em insulino dependentes atendidos em uma farmácia pública

2022· article· pt· W4309293666 sur OpenAlexaff
Pablo Maciel Brasil Moreira, Mauro Fernandes Teles

Notice bibliographique

RevueJornal de Assistência Farmacêutica e Farmacoeconomia · 2022
Typearticle
Languept
DomaineComputer Science
ThématiqueHealthcare during COVID-19 Pandemic
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Avaliar o impacto do Programa de Automonitoramento da Glicemia Capilar (PAMGC) no controle da Diabetes Mellitus, no município de Vitória da Conquista, Bahia. Métodos: Estudo piloto, quase-experimental, do tipo antes e depois, envolvendo pacientes diabéticos, em insulinoterapia, cadastrados no PAMGC no ano de 2019. Foram coletados dados sociodemográficos, condição clínica dos indivíduos e parâmetros fisiológicos e bioquímicos. O Termo de Consentimento Livre e Esclarecido foi previamente assinado pelos participantes. As variáveis de interesse foram índice de massa corporal (IMC), pressão arterial, glicemia de momento e HbA1c, sendo comparadas no momento do cadastro e 12 meses após a inclusão no programa. Resultados: Foram incluídos no estudo 40 pacientes, sendo a maioria do sexo feminino (62,50%), a faixa etária predominante foi acima de 60 anos, perfazendo 42,50%. A maior parte era portador de diabetes tipo II, representando 82,50%, com mais de 5 anos de diagnóstico (57,50% e 62,50%) possuíam Hipertensão Arterial Sistêmica. A média de HbA1c caiu de 10,84 para 9,11 (p<0,05), enquanto que o IMC aumentou 1,23 na média (p<0,05). Conclusão: Os dados apontam que o automonitoramento da glicemia capilar foi capaz de promover redução nos valores de HbA1c, demonstrando que essa tecnologia contribui para o controle da doença.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,291 · 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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