Disparities in attendance at diabetes self-management education programs after diagnosis in Ontario, Canada: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients newly-diagnosed with diabetes require self-management education to help them understand and manage the disease. The goals of the study were to determine the frequency of diabetes self-management education program utilization by newly-diagnosed patients, and to evaluate whether there were any demographic or clinical disparities in utilization. METHODS: Using population-level health care data, all 46,553 adults who were diagnosed with any type of non-gestational diabetes in Ontario, Canada between January and June 2006 were identified. They were linked with a diabetes self-management education program registry to identify those who attended within 6 months of diagnosis. The demographic and clinical characteristics of attendees and non-attendees were compared. RESULTS: A total of 9,568 (20.6%) patients attended a diabetes self-management education program within 6 months of diagnosis. Younger age, increasing socioeconomic status, and the absence of mental health conditions or other medical comorbidity were associated with attendance. Patients living in rural areas, where access to physicians may be limited, were markedly more likely to attend. Recent immigrants were 40% less likely to attend self-management education programs than longer-term immigrants or nonimmigrants. CONCLUSION: Only one in five newly-diagnosed diabetes patients attended a diabetes self-management education program. Demographic and clinical disparities in utilization persisted despite a publicly-funded health care system where patients could access these services without direct charges. Primary care providers and education programs must ensure that more newly-diagnosed diabetes patients receive self-management education, particularly those who are older, poorer, sicker, or recent immigrants.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».