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Enregistrement W4362721501 · doi:10.4102/jir.v6i1.79

Look in or book in: The case for type 2 diabetes remission to prevent diabetic retinopathy

2023· article· en· W4362721501 sur OpenAlexaff
John Cripps, Mark Cucuzzella

Notice bibliographique

RevueJournal of Metabolic Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetic retinopathyMedicineDiabetes mellitusBlindnessRetinopathyType 2 diabetesMEDLINEPrimary careFamily medicineIntensive care medicinePediatricsOptometryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetic retinopathy (DR) remains the leading cause of legal blindness in 18- to 74-year-old Americans and in most developed nations. Screening for DR has increased minimally over four decades.Aim: Primary care physicians are critical to improve both visual and systemic outcomes in patients with diabetes. Diabetic retinopathy screening affords clinicians the opportunity to discuss type 2 diabetes (T2D) remission with patients. Primary care is well positioned to manage, and lower risks, of the systemic-associated diseases predicted by DR. The goal of this review was to assess the current literature on DR, new technology to enhance primary care-based screening, and the science and practical application of diabetes remission. A two-pronged strategy, bringing attention to ophthalmologists the potential of diabetes remission, and family physicians, the importance of retinopathy screening, may reduce the prevalence of blindness in patients with diabetes.Methods: Embase, PubMed, Google Scholar, AMED, and MEDLINE databases were searched using keywords ‘diabetic retinopathy; diabetic retinopathy screening, diabetes remission, diabetes reversal, and AI and diabetic retinopathy’.Results: Robust literature now exists on diabetes remission and international consensus panels are aligning on the strategies and the definition.Conclusion: Diabetic retinopathy remains the leading cause of legal blindness. Novel primary care friendly imaging would benefit nearly half of Americans from earlier detection and treatment of DR still not receiving such care. The most powerful way a primary care clinician could impact DR would be assisting in making the T2D go into remission. Prevention or slowing of progression of DR would greatly improve both visual and systemic outcomes patients with diabetes.Contribution: This article highlights the importance of addressing DR and metabolic health to reduce not only the eye effects of T2D but the multisystem complications.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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