Near equality in quality for medication utilization among older adults with diabetes with universal medication insurance in <scp>O</scp>ntario, <scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: To determine whether demographic, community or health status disparities in cardioprotective medication utilization by diabetes patients exist under a universal drug insurance programme, and whether they narrow or widen during periods of increasing drug utilization. METHODS: We examined all prescriptions filled by all people with diabetes aged ≥65 years in Ontario, Canada in annual cohorts from 1996 (n = 175 345) to 2010 (n = 504 093). We ascertained whether any disparities in use of three classes of cardioprotective medication (statins, all antihypertensives and renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors) existed, and whether disparities changed over time. RESULTS: Utilization of all three cardioprotective medication classes increased substantially over time, particularly statins (rate ratio per year: 1.13, 95% confidence interval 1.11-1.15). We found no disparities associated with many of the demographic or community characteristics examined (including sex, income or rural residence). Use of statins was lower in those aged ≥80 compared with younger age groups, although this disparity narrowed during the study. Persistently lower use of antihypertensives by minorities and by recent immigrants may be due to lower quality of care, barriers to access, or other patient or provider factors, which highlights the need for ongoing monitoring for disparities even in populations with universal drug insurance. Differences in medication utilization based on health status characteristics such as previous cardiovascular disease were medically indicated. CONCLUSIONS: Although a universal drug insurance programme was reasonably successful in ensuring few disparities in cardioprotective medication use by older patients with diabetes, disparities persisted for some subpopulations, so additional interventions continue to be needed to ensure equitable care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».