Community-based type 2 diabetes screening programmes designed for priority populations: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes is a growing public health concern, and it continues to disproportionately impact priority populations. Although earlier and more frequent screening of diabetes promotes early detection to prevent adverse outcomes, this is a significant barrier for priority populations due to inequities that hinder access to critical preventive screening in primary care settings. The purpose of this scoping review is to better understand the design and implementation of screening and early detection of type 2 diabetes in community settings for priority populations to reduce missed or delayed diagnoses and future potential adverse outcomes. METHODS: recommendations. A search strategy was designed using insights from experienced librarians through the Peer Review for Electronic Search Strategies to conduct a comprehensive search using the following databases: Medline, Embase, PsycINFO, Web of Science, Scopus, CINAHL and Google. The search will capture studies focused on community-based diabetes screening using point-of-care testing and deployed in community settings serving priority populations with undiagnosed diabetes. Studies will be excluded if priority populations were not a focus, individuals living with diabetes, the intervention is not implemented in a community setting and did not use point-of-care screening. Two authors will independently review and screen the articles (title, abstract and full-text), while a team-based approach will be applied to chart the data. A thematic analysis will be used to identify emerging themes and subthemes according to barriers and enablers of implementing an equitable community-based diabetes screening intervention. ETHICS AND DISSEMINATION: The findings from this review will inform future diabetes screening interventions in community settings to enable an equity-informed approach in the design, planning and implementation of such strategies. Equally important, it will inform a larger project, in which the team plans to implement a community-based diabetes screening programme in Ontario, Canada.
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 | 0,120 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,017 |
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 ».