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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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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