COST ANALYSIS OF MOBILE TECHNOLOGY AND SUPERVISED EXERCISE TRAINING IN TYPE 2 DIABETES MELLITUS
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu araştırmanın amacı, Tip-2 Diabetes Mellituslu (T2DM) kişilerin gözetimli egzersiz, akıllı telefon uygulaması ve akıllı saat kullanarak yaptıkları 12 haftalık egzersiz takibinin yapıldığı randomize kontrollü klinik çalışmanın maliyet analizinin yapılmasıdır. Yöntem: Denetimli egzersiz, akıllı telefon uygulaması ve akıllı saat yoluyla 12 hafta boyunca egzersiz uygulanan üç farklı T2DM grubu için Sosyal Sigortalar Kurumu tarafından yapılan ödemeler belirlenerek bütçe etkisi hesaplanmış ve maliyet etkinliği toplumsal bakış açısıyla hesaplanmıştır. Sonuç: Türk Lirası (TL) başına Kaliteye Ayarlanmış Yaşam Yıl (KAYY) değerleri denetimli egzersiz grubunda 14.863 TL; akıllı telefon uygulama grubunda 6056 TL, akıllı saat grubunda 7379 TL olarak bulundu. Maliyet etkinliği en yüksek olan yöntemin akıllı telefonla egzersiz uygulama yöntemi olduğu belirlendi. Maliyet analizinde KAYY değerlerindeki değişim denetimli egzersiz grubunda 0,11; akıllı telefon uygulama grubunda 0,12 ve akıllı saat grubunda 0,11 olarak hesaplandı. Tartışma: Maliyet etkinliği akıllı telefon uygulama grubunda yüksek, mobil uygulamalar grubunda orta ve denetimli egzersiz grubunda en düşük olup çalışmanın sonuçları literatür ile benzerlik göstermektedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".