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Enregistrement W4388671819 · doi:10.3389/fendo.2023.1270517

Following in Banting’s footsteps or straying from the path? Observations from contemporary diabetes innovation

2023· article· en· W4388671819 sur OpenAlexaboutno aff
Connor Leadley, Ananta Addala, Juliet E. Berkeley, Hamish Crocket, Elizabeth A. Davis, Niranjala Hewapathirana, Sufyan Hussain, Rayhan Lal, K Lomax, Tom Wilkinson, Martin de Bock, Marie‐Anne Burckhardt

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMedical Research Council
Mots-clésDiabetes mellitusEquity (law)MedicineQuarter (Canadian coin)GerontologyPolitical scienceEndocrinologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While advancements in the treatment of diabetes continue to rapidly evolve, many of the newer technologies have financial barriers to care, opposing the egalitarian ethos of Banting who sold his patent on insulin for a nominal cost to allow it to be made widely available. Inequity in access to new therapies drives disparity in diabetes burden with potential for these gaps to widen in the future. The 2023 International Conference on Advanced Technologies and Treatments of Diabetes (ATTD) presented ground-breaking and current research in diabetes technology. Oral presentations of the ATTD conference 2023 were analyzed to describe what percentage of speakers discussed equity in their talks. Overall, less than a quarter of presenters discussed equity, though there was regional variation. To ensure that diabetes technologies reduce disparity and improve outcomes, we encourage future speakers at diabetes (technology) conferences to consider equity of diabetes care and incorporate this into their presentations.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,017
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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