Diabetes Distress Among Patients Undergoing Surgery for Diabetic Retinopathy and Associated Factors: A Cross-Sectional Survey [Letter]
Notice bibliographique
Résumé
A Cross-Sectional Survey" by Zhang et al. 1 This is a valuable observational study with the following advantages, namely: (1) This is a rare study investigating the prevalence of diabetes distress (DD) and its associated factors among patients undergoing surgery for diabetic retinopathy (DR) in China. Identifying the factors associated with DD among DR surgery patients and providing targeted psychological support and nursing care are the responsibility and mission of health care professionals. (2) The authors explicitly elaborated the basis for selecting the following predictive variables (eg, self-management, family support, social support, and partial demographic and disease-related factors) related to DD. (3) The authors used a comprehensive approach to conduct normality tests of the data, 2 such as kurtosis and skewness coefficients, histogram, Kolmogorov-Smirnov and Shapiro-Wilk tests. (4) The authors conducted an in-depth discussion regarding their research findings, fully compared them with previous studies performed in other countries (eg, USA, Canada, Vietnam, Bangladesh, Portugal, etc), and analyzed in detail the reasons for the differences between different results. In addition, the authors also provided some valuable recommendations for the disease management of DR surgery patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».