Prescribing patterns and adherence to medication among South‐Asian, Chinese and white people with Type 2 diabetes mellitus: a population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the prescribing of and adherence to oral hypoglycaemic agents, insulin, angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor blockers and statin therapy among South-Asian, Chinese and white people with newly diagnosed diabetes. METHODS: The present study was a population-based cohort study using administrative and pharmacy databases to include all South-Asian, Chinese and white people aged ≥ 35 years with diabetes living in British Columbia, Canada (1997-2006). Adherence to each class of medication was measured using proportion of days covered over 1 year with optimum adherence defined as ≥ 80%. RESULTS: The study population included 9529 South-Asian, 14 084 Chinese and 143 630 white people with diabetes. The proportion of people who were prescribed angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor blockers, statin or oral hypoglycaemic agents was ≤ 50% for all groups. South-Asian and Chinese people had significantly lower adherence for all medications than white people, with the lowest adherence to angiotensin-converting enzyme inhibitor treatment (South-Asian people: adjusted odds ratio 0.37, 95% CI 0.34-0.39; P<0.0001; Chinese people: adjusted odds ratio 0.50, 95% CI 0.47-0.54; P<0.0001) and statin therapy (South-Asian people: adjusted odds ratio 0.47, 95% CI 0.41 - 0.53, P < 0.0001; Chinese people: adjusted odds ratio 0.72, 95% CI 0.67 - 0.77; P<0.0001) compared with white people. CONCLUSION: Adherence to evidence-based pharmacotherapy was substantially worse among the South-Asian and Chinese populations. Care providers need to be alerted to the high levels of non-adherence in these groups and the underlying causes need to be investigated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».