Mapping the components of the effective implementation of diabetes prevention programmes after gestational diabetes mellitus: a protocol for a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Women with a history of gestational diabetes mellitus (GDM) have a high lifetime risk of developing type 2 diabetes. Diabetes prevention programmes may reduce this risk. However, challenges related to the successful implementation of diabetes prevention programmes after GDM exist. Our objective is to map the components of the effective implementation of diabetes prevention programmes after GDM. We also plan to connect the available evidence on the effective implementation of diabetes prevention programmes to the Consolidated Framework for Implementation Research. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a scoping review following Levac's adaptation of Arksey and O'Malley's framework for scoping reviews. We will report it according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews. Using a peer-reviewed search strategy, we will search Medline, Embase, PsycInfo and Emcare for primary studies describing the effective implementation of diabetes prevention programmes after GDM. Study selection will be completed in DistillerSR by two independent reviewers. Data will be extracted by one reviewer and verified by a second reviewer for accuracy using data extraction forms in DistillerSR. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval was not required. Study results will be published in a peer-reviewed journal and presented at relevant conferences. STUDY REGISTRATION DETAILS: This scoping review protocol was registered with Open Science Framework (OSF; preregistration, 15 April 2024; registration ID: 10.17605/OSF.IO/MPNQD).
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 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 | 0,169 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,018 |
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 ».