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Enregistrement W4389675278 · doi:10.3390/healthcare11243156

Self-Management Interventions for Adults Living with Type II Diabetes to Improve Patient-Important Outcomes: An Evidence Map

2023· article· en· W4389675278 sur OpenAlexaff
Yang Song, Jessica Beltrán, Melixa Medina‐Aedo, Carlos Canelo‐Aybar, Claudia Valli, Marta Ballester, Claudio Rocha, Montserrat León‐García, Karla Salas-Gama, Chrysoula Kaloteraki, Marilina Santero, Ena Niño de Guzmán, Cristina Spoiala, Pema Gurung, Fabienne Willemen, Iza Cools, Julia Bleeker, Rune Poortvliet, Tajda Laure, Marieke van der Gaag, Kevin Pacheco‐Barrios, Jessica Hanae Zafra‐Tanaka, Dimitris Mavridis, Areti Angeliki Veroniki, Stella Zevgiti, Georgios Seitidis, Pablo Alonso‐Coello, Oliver Groene, Ana Isabel González‐González, Rosa Suñol, Carola Orrego, Monique Heijmans

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésCINAHLPsycINFOPsychological interventionMedicineRandomized controlled trialMEDLINEData extractionPhysical therapyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,313 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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