An audit of the quality of care indicators for the management of diabetes in family practice clinics in Karachi, Pakistan.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Management of diabetes is a painstaking and careful approach. This study was aimed to evaluate the quality of care for the management of diabetes provided by family practitioners to their patients having diabetes. This is a retrospective audit of medical records conducted in a tertiary care teaching hospital of private sector in Karachi for one month. METHODS: For this study, 150 medical records of patients with type 2 diabetes that visited family practice clinics for their diabetes care were examined. A total of 88 patient's medical records were selected and analyzed who attended the studied clinics for at least one year and had minimum of four out-patient visits. Majority (68%) of the audited medical records were of females. RESULTS: Of the total medical records analyzed, only one-quarter of the cases qualified the criteria of 'excellent' or 'good' diabetes care. Monitoring of body weight of the patient was only one indicator which was according the recommendations in 100% case at every visit. The other nearest quality of care indicator documented was blood glucose advice at every visit in 79.5% (95% CI: 71.1-87.9) of cases. Physical activity advised/reinforced at every visit was least observed (27.3%; 95% CI: 18.0-36.6). In addition, blood sugar control was reported in less than a quarter (23.9%) with 95% CI of 15.0-32.8. CONCLUSION: This work has identified a big gap in the management of type 2 diabetes provided by family practitioners. In addition, majority of the patients found to have poor glycemic control. Interventions are suggested to improve the quality of diabetes care. More such audits and research are recommended at the larger scale.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».