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Enregistrement W4406679146 · doi:10.1177/23743735251314620

Understanding Patient Registries for Diabetes: A Scoping Review of Published Literature

2025· review· en· W4406679146 sur OpenAlexafffund
Lana Moayad, Paige Alliston, Saira Khalid, Donna Fitzpatrick‐Lewis, Hertzel C. Gerstein, Diana Sherifali

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient Experience · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Mots-clésMedicineReferralGestational diabetesMEDLINEPsychological interventionContext (archaeology)Diabetes mellitusDiabetes managementType 2 diabetesFamily medicinePopulationNursingPregnancyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes registries have grown in prevalence and incorporated patient engagement opportunities to support diabetes management. We aimed to understand the goals, purpose, and context for diabetes registries defined as patient-focused and how people with diabetes are engaging with these registries. Methods: We searched Pubmed, MEDLINE, Embase, and Emcare using the following criteria: (1) the population is people with diabetes mellitus, including type 1, type 2, and/or gestational diabetes; and (2) the study describes a patient focused registry. Results: The search identified 346 citations, 9 of which were included. The goals of the registries included: developing referral systems, evaluating community-based interventions, collecting self-reported data, improving access to care, and fostering diabetes communities. The delivery settings were community-based, outpatient, or primary care. The methods of delivery and level of patient engagement varied between registries. Conclusions: This scoping review identified 9 diabetes registries, with varying goals, purposes and levels of patient engagement. It highlights a need for registries centered on people with diabetes to promote engagement and facilitate long-term diabetes self-management.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0230,027
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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