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Enregistrement W4403749015 · doi:10.2337/dci24-0073

Consensus Considerations and Good Practice Points for Use of Continuous Glucose Monitoring Systems in Hospital Settings

2024· review· en· W4403749015 sur OpenAlexafffundabout
Julie Shaw, Raveendhara R. Bannuru, Lori Beach, Nuha A. ElSayed, Guido Freckmann, Anna K. Füzéry, Angela W.S. Fung, Jeremy Gilbert, Huang Yun, Nichole Korpi‐Steiner, Samantha M. Logan, Rebecca Longo, Dylan MacKay, Lisa Maks, Stefan Pleus, Kendall Rogers, Jane Jeffrie Seley, Zachary Taxin, Fiona Thompson-Hutchison, Nicole V. Tolan, Nam K. Tran, Guillermo E. Umpierrez, Allison A. Venner

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of CalgaryQueen's UniversityOttawa HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreCanadian Electricity AssociationSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaProvidence Health CareUniversity of AlbertaKingston Health Sciences CentreUniversity of OttawaUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesLilly DeutschlandNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesDexcomAssociation for Diagnostics and Laboratory MedicineDiabetes CanadaEli Lilly and CompanyNovo NordiskAmerican Diabetes AssociationCanadian Society of Clinical Chemists
Mots-clésMedicineContinuous glucose monitoringCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicinePandemicHealth careMedical emergencyHealthcare systemDiabetes managementMEDLINEDiabetes mellitusLimitingHealth professionalsDiseaseType 2 diabetesType 1 diabetesPathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous glucose monitoring (CGM) systems provide frequent glucose measurements in interstitial fluid and have been used widely in ambulatory settings for diabetes management. During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, regulators in the U.S. and Canada temporarily allowed for CGM systems to be used in hospitals with the aim of reducing health care professional COVID-19 exposure and limiting use of personal protective equipment. As such, studies on hospital CGM system use have been possible. With improved sensor accuracy, there is increased interest in CGM usage for diabetes management in hospitals. Laboratorians and health care professionals must determine how to integrate CGM usage into practice. The aim of this consensus guidance document is to provide an update on the application of CGM systems in hospital, with insights and opinions from laboratory medicine, endocrinology, and nursing.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,309 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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