Opportunities to Improve Diabetes Prevention and Care in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of diabetes in Canada is expected to more than double by 2030. Additionally, the costs associated with diabetes have nearly doubled between 2000 and 2010 and will continue to rise unless improvements are made. Fortunately, more effective policies and programs can reduce both the prevalence of diabetes and the complications associated with the disease. We used responses from the Canadian Community Health Survey to assess whether Canadians with diabetes report (1) receiving from healthcare professionals the recommended tests to screen for complications, (2) performing sufficient self-care for their diabetes and, (3) for those in lower-income households, receiving less recommended care. The results show that only one in three (32%) Canadian adults with diabetes reported having received all four recommended tests during the previous year. Lower-income Canadians were more likely to report having diabetes and less likely to report receiving the four diabetes care tests. Only half of adults with diabetes reported checking their blood sugar levels daily, and only two in five reported checking their feet for injuries and ulcers. Improvements to adherence to diabetes care guidelines are needed to reduce the likelihood that Canadians, especially lower-income Canadians, will develop complications from diabetes. Bending the cost curve downward is possible through more effective policies and programs that prevent diabetes in the first place and that ensure Canadians with diabetes get both recommended care from their healthcare providers and enough support for effective self-care.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».