MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7094379064

L’utilisation du chien dans la prise en charge du diabète de type 1 infantile

2023· dissertation· fr· W7094379064 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychomotor disorderPoison controlHyperacusis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le diabète de type 1 apparaît de plus en plus tôt chez les enfants, notamment chez les moins de 5 ans. Sa prise en charge chez les enfants n’est pas un long fleuve tranquille et implique des difficultés différentes selon l’âge de découverte. Toute la famille est alors entraînée dans une vie basée sur le rythme de la maladie. La prise en charge reste lourde à gérer au quotidien, autant pour l’enfant que pour ses parents. Ces dernières années, de nombreuses thérapies innovantes ont vu le jour. Mais parfois ces dernières ne suffisent pas à améliorer l’équilibre du diabète de type 1 qui s’avère nécessaire afin d’éviter sur le long terme la survenue de complications chroniques. L’apparition du chien d’assistance pour personnes diabétiques apporte un souffle nouveau dans la prise en charge du diabète de type 1. En effet, de nombreuses études démontrent que le chien a un odorat extrêmement développé et qu’il serévèle être 100 000 à 1 million de fois plus sensible que le nôtre. Cette démarche a fait ses preuves à l’étranger, notamment aux États-Unis et au Canada. En France, elle se développe grâce à l’Association des Chiens d’Assistance pour DIAbétiques ACADIA. Le chiend’assistance est sélectionné selon certains critères puis éduqué par des éducateurs canins spécialement formés pour. Le chien d’assistance diabète est formé pour détecter des variations brutales de glycémie et ainsi alerter son maître pour qu’il puisse intervenir au plus tôt. Le chien, déjà meilleur ami de l’homme, s’avère être un compagnon capable d’améliorer la qualité de vie de personnes malades de manière significative.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)Même sujetHuman-Animal Interaction StudiesTravaux en français237 207