Implementation of evidence-based foot screening in people with diabetes: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recommendations to prevent diabetes ulceration and amputation include an annual foot check, primarily screening for sensation and circulation. Using these simple, evidence-based components is vital to identifying complications early, assessing risk, and managing care to prevent or delay amputations. However, routine implementation of these assessments is suboptimal and approaches to their integration remain poorly understood. AIM: We aimed to identify and synthesize information on the factors affecting implementation of simple evidence-based diabetes foot screening. METHODS: We reviewed published and grey literature using a blinded two-stage process by two independent reviewers. Included studies were primary research that implemented or improved foot screening for adults with type 1 or 2 diabetes, assessing at least one of the following: 10-g monofilament sensitivity, pedal pulse palpation, or history of ulceration or amputation. A thematic synthesis approach was used. RESULTS: We screened 5133 titles and abstracts, reviewed 102 full-text articles, and included 26 studies in the final analysis. We identified four key themes: (1) Existing diabetes screening (i.e. retinal screening) or treatment interventions (i.e. medication collection) provide opportunities for synergistic integration; (2) Annual event-based foot screening (e.g. on World Diabetes Day) in lower resource settings provides community-focused preventative care; (3) Further opportunities to increase access to foot screening include self-administered screening and screening in complex residential settings; (4) Healthcare provider champions are essential for local foot screening implementation in primary and secondary care. CONCLUSION: Further research should evaluate the issues identified in these four themes, in different contexts, and with support of implementation frameworks.
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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 | 0,047 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».