A Scoping Review of Dementia and Diabetes Co-Morbidity Care
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus is a common co-morbidity with dementia. Diabetes is usually a self-managed condition requiring an individual to have a high level of cognitive functioning; hence dementia makes managing diabetes very challenging for the individual with dementia and their caregivers. The purpose of this literature review was to synthesise what is currently known about diabetes and dementia co-morbidity care outcomes. Online databases (AMED, CINAHL, PROQUEST, EBM Reviews, TRIP, Medline and PsycINFO) were searched for the period 2012 – 2023, from which we selected 27 publications. Of the 27 publications 8 were literature reviews/expert discussion of the literature, 1 audit, 1 case report, 5 cohort studies, 2 cross sectional studies, 4 mixed methods studies, 2 realist reviews, 1 longitudinal observation study and 3 qualitative studies. Selected literature was from the UK, USA, Canada, Japan, Austria, Germany, France and Poland. Five themes permeated this literature: key principles of care, challenges of diabetes management as a consequence of dementia, complexity of care, quality of care and workforce issues. This review highlights the complexity of care for those with co-morbid diabetes and dementia, which are both progressive diseases which change over time. There is a need to develop the underpinning evidence base in order to provide guidelines for best practice, to support staff to deliver appropriate care to people living with this co-morbidity
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».