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Record W4396907200 · doi:10.46747/cfp.7005316

Approche de la décision partagée concernant la prise en charge du diabète de type 2

2024· article· fr· W4396907200 on OpenAlexaffvenueabout
Blair J. MacDonald, James McCormack, Ricky D. Turgeon

Bibliographic record

VenueCanadian Family Physician · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsSt. Paul's Hospital
Fundersnot available
KeywordsPhysicsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif Offrir une aide à la décision interactive en ligne pour faciliter la prise de décision partagée dans le contexte des choix de traitements pour les patients atteints du diabète sucré de type 2 (DST2). Sources de l’information Le meilleur modèle de prédiction clinique pour les patients atteints du DST2 a été choisi en se fondant sur une revue des lignes directrices, DynaMed et UpToDate, et sur une recension dans PubMed. Une liste des options pharmacothérapeutiques pour le DST2 a été compilée à partir d’une analyse des lignes directrices, des revues narratives et de l’opinion d’experts. Pour déterminer les bienfaits et les préjudices de chaque traitement, des moteurs de recherche fédérée ont servi à trouver des méta-analyses d’essais randomisés contrôlés auxquelles des résultats d’essais randomisés contrôlés individuels, mais non signalés dans les méta-analyses, ont été ajoutés en complément. Message principal Environ 2,1 millions de Canadiens sont atteints du DST2 et courent un risque accru de décès, de maladie cardiovasculaire et de complications microvasculaires. Même si plus d’une douzaine d’options pharmacologiques sont disponibles, les décisions concernant ces médicaments sont difficiles, parce que les préférences des patients varient. La décision partagée a le potentiel d’individualiser ces décisions difficiles, mais le nombre des complications liées au diabète et des options de traitements disponibles ont traditionnellement rendu cet exercice difficile à réaliser. C’est dans ce contexte que l’aide à la décision sur la médication pour le diabète a été élaborée. Cette aide à la décision présente aux patients les estimations individualisées du risque, sur une période de 10 ans, de souffrir de 6 complications cliniquement importantes liées au diabète. L’outil permet aussi aux patients de se concentrer sur les résultats qui leur importent le plus, et de comparer les bienfaits et les préjudices de 12 options thérapeutiques différentes. Cette information est présentée en nombres absolus individualisés et inclut des renseignements pratiques, comme le coût. Conclusion L’aide à la décision sur la médication pour le diabète offre un outil pratique qui peut permettre aux patients de prendre des décisions bien éclairées et de manière autonome sur les médicaments.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.034
metaresearch head score (Gemma)0.105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.049
Threshold uncertainty score0.181

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0340.105
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.005
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0030.003
Research integrity0.0050.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0490.010

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.351
Teacher spread0.319 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes3
Has abstractyes

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