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Enregistrement W6927448789 · doi:10.3389/fendo.2021.617902.s001

DataSheet_1_Sex Disparities in Cardiovascular Risk Factor Assessment and Screening for Diabetes-Related Complications in Individuals With Diabetes: A Systematic Review.pdf

2021· dataset· en· W6927448789 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyDiabetes mellitusRisk assessmentCohort studyRisk factorCohortEpidemiologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background<p>Insight in sex disparities in the detection of cardiovascular risk factors and diabetes-related complications may improve diabetes care. The aim of this systematic review is to study whether sex disparities exist in the assessment of cardiovascular risk factors and screening for diabetes-related complications.</p>Methods<p>PubMed was systematically searched up to April 2020, followed by manual reference screening and citations checks (snowballing) using Google Scholar. Observational studies were included if they reported on the assessment of cardiovascular risk factors (HbA1c, lipids, blood pressure, smoking status, or BMI) and/or screening for nephropathy, retinopathy, or performance of feet examinations, in men and women with diabetes separately. Studies adjusting their analyses for at least age, or when age was considered as a covariable but left out from the final analyses for various reasons (i.e. backward selection), were included for qualitative analyses. No meta-analyses were planned because substantial heterogeneity between studies was expected. A modified Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for cohort studies was used to assess risk of bias.</p>Results<p>Overall, 81 studies were included. The majority of the included studies were from Europe or North America (84%).The number of individuals per study ranged from 200 to 3,135,019 and data were extracted from various data sources in a variety of settings. Screening rates varied considerably across studies. For example, screening rates for retinopathy ranged from 13% to 90%, with half the studies reporting screening rates less than 50%. Mixed findings were found regarding the presence, magnitude, and direction of sex disparities with regard to the assessment of cardiovascular risk factors and screening for diabetes-related complications, with some evidence suggesting that women, compared with men, may be more likely to receive retinopathy screening and less likely to receive foot exams.</p>Conclusion<p>Overall, no consistent pattern favoring men or women was found with regard to the assessment of cardiovascular risk factors and screening for diabetes-related complications, and screening rates can be improved for both sexes.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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