Controlled trial of an intervention to improve cholesterol management in diabetes patients in remote Aboriginal communities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Aboriginal communities have a high prevalence of diabetes and heart disease, and limited resources to address them. The objective of this study was to test the effectiveness of prioritizing care with audit and feedback on cholesterol management of diabetic patients. STUDY DESIGN: A controlled before-after intervention trial was conducted among health care providers in Oji-Cree reserves in Sioux Lookout Zone, Ontario. Two communities were randomized to receive an interactive educational workshop and chart audit with feedback on cholesterol management; 2 control communities received usual care. METHODS: The primary outcome measure used was the proportion of patients on statins, and the secondary outcome measure was the proportion of patients with LDL>2.5 mmol/L or TC/HDL>4.0 on statins. Outcomes were assessed by chart review at baseline and 10 months post-intervention. RESULTS: Patients in the 2 intervention communities (n=170) and the 2 controls (n=170) were comparable at baseline. The intervention did not increase the proportion of diabetic patients on statins overall or in the subset of patients with elevated cholesterol. The proportion of patients with elevated cholesterol on statins went from 46% to 53% (p=0.48) in the intervention group and from 47% to 50% (p=0.25) in the control group. CONCLUSIONS: Audit and feedback listing patients requiring treatment did not increase statin prescription rates in diabetic patients in remote Aboriginal settings. This may be due to elevated baseline rates, the low intensity of feedback and the constraints of the practice environment, such as low staffing and high staff turnover.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».