Inlow’s 60-second Diabetic Foot Screen: Update 2022
Notice bibliographique
Résumé
Eighty percent of lower extremity amputations related to diabetes-related foot disease can be prevented with the integration of prevention and interdisciplinary care, including screening,foot care and footwear education. In Canada, only half of persons with diabetes receive appropriate foot screening, and this estimate may be higher than the reality. Wounds Canada has updated its diabetic foot screening tool, Inlow’s 60-second Diabetic Foot Screen (2022) to increase its functionality and, ultimately, its usability in clinical practice. The new version was launched at workshops held at the 2022 Diabetes Canada and the Orthotics Prosthetics Canada national conferences. For a person with diabetes, the screening results provide a risk level and identify direct associated educational activities and ongoing screening schedules. For clinicians and healthcare organizations, the use of the diabetic foot screening tool in all care settings creates a common communication avenue between individuals and interdisciplinary teams supporting the individuals’ foot care. The methodology to update Inlow’s 60-second Diabetic Foot Screen, including feedback from a primary care network and working experts, and alignment with the International Working Group on the Diabetic Foot (IWGDF) Prevention Guidelines, are presented in this manuscript.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».