Guidelines for the Management of Complications of Diabetes in Saudi Arabia Using Delphi Technique for Consensus Among National Experts
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Saudi Arabia has one of the leading cases of diabetes globally, with approximately 27.8% of adults suffering from the disease. Given the negative consequences of diabetes mellitus (DM), it is critical to develop guidelines for its management. (2) Methods: After a thorough review of the literature around diabetes management, a diverse panel of 14 clinical experts was identified to participate in the Delphi process. The Delphi process included three rounds to ensure all available evidence was accounted for. (3) Results: The Delphi method concluded with a total of 37 guidelines reviewed and approved by the panelists, followed by verification from a third party in Saudi Arabia. The Delphi and external evaluation confirmed that authentic, relevant, and applicable evidence for diabetes management in Saudi Arabia was accounted for. The process concluded with a list of 37 statements about the management of acute and chronic complications of diabetes in Saudi Arabia. (4) Conclusions: The preparation of contextual evidence for the management of diabetes in Saudi Arabia will be instrumental in addressing the burden of disease in the region. The guidelines offer useful insights into diabetes care, especially by prioritizing early detection and proactive management of complications. They highlight the importance of lifestyle changes and medical therapy. However, due to the ever-changing nature of diabetes, the document must be monitored and updated on a regular basis to ensure its continued relevance and effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».