Hospital admissions among people with diabetes: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the reasons for hospital admission among people with diabetes. METHODS: We searched Emcare, Embase, Medline and Google Scholar databases for population-based studies describing the causes of hospitalisation among people with diabetes. We included articles published in English from 1980 to 2022. For each study, we determined the most frequent reasons for admission. Studies were assessed for quality using the Newcastle Ottawa quality assessment tool. RESULTS: 6920 research articles were retrieved from the search of all sources. After screening the titles and abstracts of these, we reviewed the full text of 135 papers and finally included data from 42 studies. Admissions among the total diabetes were reported in 25 papers: 5 articles reported type 1 diabetes alone, 10 articles reported type 2 diabetes alone and the remaining 2 articles reported type 1 and type 2 diabetes separately. Among the 25 total and type 2 diabetes studies that reported the distribution of hospitalisations in broad categories, cardiovascular diseases (CVD) were the leading cause of admission in 19/25 (76%) of studies. Among the 19 studies that reported CVD admissions by subcategories, ischaemic or coronary heart disease was the leading subtype of CVD in 58% of studies. The other common causes of admissions were infections, renal disorders, endocrine, nutritional, metabolic and immunity disorders. In people with type 1 diabetes, acute diabetes complications were the leading cause of admission. CONCLUSION: CVD are the leading cause of hospital admission for people with diabetes, with ischaemic or coronary heart disease as the predominant subtype.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».