Judging the possibility of the onset of diabetes mellitus type 2 from reported behavioral changes and from family history
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Undiagnosed type 2 diabetes is common and can lead to unrecognized health complications. Given that earlier detection can reduce the damage to vital organs, it is important for all persons to be able to make the connection between certain new manifestations in their bodies and the possibility of diabetes. This study examined the extent to which people use the behavioral changes they observe in others (or in themselves), as well as relevant family history, to judge the possibility of the onset of diabetes. METHODS: One hundred and fifty-six adults living in France examined a set of realistic vignettes describing a person with (or without) signs suggestive of diabetes (e.g., increased thirst, family antecedents) and judged the possibility of the disease in each case. RESULTS: Overall, 36% of participants focused on reported symptoms when judging the possibility of diabetes, 37% focused on family history, and 29% were not able to use the information or tended systematically to minimize the possibility of diabetes. CONCLUSIONS: People in France and probably around the world need a greater awareness not only of the factors putting them at risk of diabetes, but also of the specific signs and symptoms suggesting that they might be developing it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».