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Enregistrement W4389704673 · doi:10.33235/wpr.31.4.197-203

Investigating cognition in people with diabetes-related foot ulcers: a study protocol

2023· article· en· W4389704673 sur OpenAlexaboutno aff
Nimantha Karunathilaka, Christina Parker, Peter A Lazzarini, Margaret MacAndrew, Kathleen Finlayson

Notice bibliographique

RevueWound Practice and Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueensland University of Technology
Mots-clésCognitionDiabetes mellitusDiabetic footMedicineFoot (prosody)Cognitive declinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyDementiaInternal medicinePsychiatryDiseaseEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim Diabetes is associated with cognitive changes; however, it is unclear whether cognitive changes differ between those with diabetes-related foot ulcers (DFUs), or those with only diabetes-related lower extremity complications (DRLECs) that are risk factors for DFUs.Therefore, it is hypothesised that cognitive changes in people with diabetes are further influenced by the presence of DFU or DRLECs.Hence, this study aims to investigate cognition in people with a DFU compared to those with DRLECs.Secondary aims include investigating cognition over time in people with DFUs, and in those with DFUs who do and don't heal.Methods A case control study nested in a longitudinal study will recruit 136 participants -68 with type 2 diabetes with DFUs (cases) and 68 with DRLECs (controls).Global cognition will be measured using the Montreal Cognitive Assessment test.The 68 cases will be followed up for 12 weeks to investigate cognition outcomes as well as to determine DFU healing. ResultsThe findings of this study will provide new evidence on whether cognition is further influenced by the presence of a DFU or by other DRLECs. ConclusionThese findings may be important to early detect cognitive changes in people with type 2 diabetes with DFUs or DRLECs.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,007

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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