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Enregistrement W4411293946 · doi:10.2337/db25-525-p

525-P: Effectiveness of a T1D Patient and Health Professional Codesigned Diabetic Ketoacidosis (DKA) Prevention Infographic

2025· article· en· W4411293946 sur OpenAlexaffabout
Wajeeha Cheema, MARY ROSE WANISS, Muhammad Hassan Cheema, DOUG MUMFORD, Arafat Mulla, Natasha J. Verhoeff, Andrej Orszag, Alanna Weisman, LEIF ERIK LOVBLOM, NOAH IVERS, 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 ketoacidosisMedicinePediatricsKetoacidosisDiabetes mellitusType 1 diabetesIntensive care medicineEndocrinologyComputer scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Objective: To meet an urgent need, with 68 patients and health professionals we co-designed and refined a DKA education infographic (Figure 1, Infographic Facepage). We aimed to evaluate its effectiveness on changes in patient behaviour, knowledge, beliefs and attitudes. Methods: Through national practice-based recruitment in our project network, we administered two effectiveness outcome questionnaires (‘DKA Behavior’ and DKA Knowledge) before providing the DKA Infographic (‘Day 0’), one day after (‘Day 1’), and one month later (‘Day 30’). Scores were compared by paired t-tests or McNemar’s tests for all subjects from Day 0 to Day 1 (N=20), and explored Day 0 to 30 (n=10). Results: The study recruited a total of 20 participants (11 females, 9 males, mean age 46 (range 31-70), mean A1c 6.8 percent). Mean DKA Behavior summary scores improved from 44.3 to 52.9 (out of 70, p=0.002) on Day 1, and to 53.5 on Day 30 (p=0.021). Mean DKA Knowledge summary scores improved from 5.3 to 7.7 (out of 10, p<0.001) on Day 1, and to 7.9 on Day 30 (p=0.033). 12/20 (60%) reported willingness to test ketones on sick days and/or with ketoacidosis symptoms on Day 0, 20/20 (100%, p=0.013) on Day 1, and 9/10 (90%) on Day 30. Conclusion: A dramatically simplified patient and professional co-designed DKA education infographic in preliminary analysis improves knowledge and behavior for sick day management. Disclosure W. Cheema: None. M. Waniss: None. M.T. Cheema: None. D. Mumford: None. A. Al Mulla: None. N. Verhoeff: None. A. Orszag: None. A. Weisman: None. L. Lovblom: None. N. Ivers: 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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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