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Enregistrement W4411292355 · doi:10.2337/db25-526-p

526-P: A Patient and Health Care Professional Codesigned Diabetic Ketoacidosis Educational Infographic for Type 1 Diabetes

2025· article· en· W4411292355 sur OpenAlexaffabout
Wajeeha Cheema, DOUG MUMFORD, NOAH IVERS, Muhammad Hassan Cheema, Natasha J. Verhoeff, Arafat Mulla, Andrej Orszag, LEIF ERIK LOVBLOM, Alanna Weisman, BRUCE A. PERKINS

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensSaint John Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfographicDiabetic ketoacidosisMedicineDiabetes mellitusType 1 diabetesType 2 diabetesKetoacidosisPediatricsFamily medicineEndocrinologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Objective: Diabetic Ketoacidosis (DKA) prevention protocols are underused and difficult to understand by patients. We aimed to co-create with people living with T1D, caregivers, and healthcare professionals a core DKA education infographic. Methods: Focus groups were recruited through purposive sampling. In a user-centered design process involving oversight by a User Advisory Panel, participants were shown iterative versions of the infographic in semi-structured interviews. Thematic analysis of coded transcripts informed iterative refinements until convergence was achieved. Results: Following focus groups that defined barriers and behaviours for DKA prevention, a total of 20 diverse participants and 10 members of a User Advisory Panel were involved in seven iterative design sessions. A final draft of the infographic (Figure 1, Faceplate) emerged that incorporated key actions and barriers. Findings emphasized the importance of simplification compared to existing resources; use of clear and accessible language defining the necessary actions. Main design themes were flow of the infographic, legibility, and use of visuals that enhance understanding. Conclusion: A dramatically simplified patient co-created DKA education infographic that addressed known barriers and behaviours is ready for evaluation of DKA prevention knowledge in an intervention study. Disclosure W. Cheema: None. D. Mumford: None. N. Ivers: None. M.T. Cheema: None. N. Verhoeff: None. A. Al Mulla: None. A. Orszag: None. L. Lovblom: None. A. Weisman: None. B.A. Perkins: Other Relationship; Abbott, Novo Nordisk, Sanofi. Advisory Panel; Abbott, Insulet Corporation, Sanofi, Novo Nordisk, Nephris, Vertex Pharmaceuticals Incorporated. Research Support; Novo Nordisk. Funding Diabetes Canada Operating Grant (OG-3-21-5572-BP)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,007

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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