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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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 tête enseignante, 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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