COMPARATIVE ANALYSIS OF MANAGEMENT MODELS FOR DIABETES PROGRAMS IN BRAZIL, THE UNITED STATES AND CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes Mellitus (DM) is a complex metabolic condition caused by different causes, characterized by a deficiency or inability of the body to use insulin properly.This study sought to compare the health systems of Brazil, Canada and the United States of America, focusing on health management, prevention of the disease studied, guidance and care for patients with DM.The study is presented as an integrative literature review, composed of scientific articles in electronic media on the VHL platform that were published between 2018 and 2023, in Portuguese and English, where the purpose is to collect and synthesize research results on a defined topic or question in a systematic and orderly manner that contributes to a better understanding of the subject under study.Data analysis enabled the classification of two (2) thematic categories, as follows: Category A: Telemedicine technology applied in the Unified Health System in the care of people with diabetes mellitus; and Category B: Scarcity of evidence and new technologies in the 3 countries surveyed.This study reinforces the importance of telemedicine as a valuable tool for overcoming access barriers and improving care in the context of diabetes mellitus in the SUS, as well as pointing out the urgent need for investment in research, continuing education and careful implementation of new technologies to improve the quality of life and health management of this population.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».