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Enregistrement W4384924871 · doi:10.2337/dci23-0021

The Growing Role of Technology in the Care of Older Adults With Diabetes

2023· review· en· W4384924871 sur OpenAlexaff
Elbert S. Huang, Alan J. Sinclair, Paul R. Conlin, Tali Cukierman‐Yaffe, Irl B. Hirsch, Megan Huisingh‐Scheetz, Anna R. Kahkoska, Lori M. Laffel, Alexandra K. Lee, Sei Lee, Kasia J. Lipska, Graydon S. Meneilly, Naushira Pandya, Monica E. Peek, Anne L. Peters, Richard E. Pratley, Diana Sherifali, Elena Toschi, Guillermo E. Umpierrez, Ruth S. Weinstock, Medha Munshi

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on AgingAbbott Diabetes CareNational Academy of MedicineNational Institutes of HealthNovo NordiskDexcomInsulet CorporationUniversity of ChicagoSanofiDiabetes Research ConnectionBayerPfizerEli Lilly and CompanyLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable TrustU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusGerontologyHealth careEmpowermentDiabetes managementBiomedical technologyPatient EmpowermentEmerging technologiesPopulationMEDLINEType 2 diabetesEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of technologies such as continuous glucose monitors, insulin pumps, and smart pens into diabetes management has the potential to support the transformation of health care services that provide a higher quality of diabetes care, lower costs and administrative burdens, and greater empowerment for people with diabetes and their caregivers. Among people with diabetes, older adults are a distinct subpopulation in terms of their clinical heterogeneity, care priorities, and technology integration. The scientific evidence and clinical experience with these technologies among older adults are growing but are still modest. In this review, we describe the current knowledge regarding the impact of technology in older adults with diabetes, identify major barriers to the use of existing and emerging technologies, describe areas of care that could be optimized by technology, and identify areas for future research to fulfill the potential promise of evidence-based technology integrated into care for this important population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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