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Enregistrement W2093439511 · doi:10.2337/dc11-1845

Absence of Disparities in the Quality of Primary Diabetes Care for South Asians and Chinese in an Urban Canadian Setting

2012· article· en· W2093439511 sur OpenAlexafffundabout
Baiju R. Shah, Karen Cauch‐Dudek, Sonia S. Anand, Peter C. Austin, Douglas G. Manuel, Janet E. Hux

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Sciences CentreMcMaster UniversityUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusPrimary carePrimary health careQuality (philosophy)GerontologyMEDLINEFamily medicineEnvironmental healthPediatricsPopulationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine whether quality of diabetes care is equitable for South Asian and Chinese patients in an urban Canadian setting. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Process and intermediate measures of quality of care were compared between 246 South Asians, 170 Chinese, and 431 patients from the general population with type 2 diabetes selected from 45 family physicians' practices. RESULTS: A total of 61% of Chinese achieved A1C ≤7.0% versus 45% of South Asians and 49% of the general population (P < 0.05). They were also more likely to achieve LDL cholesterol ≤2.0 mmol/L, while South Asians were more likely to achieve blood pressure ≤130/80. There was only one significant process of care deficiency: fewer foot examinations among South Asians (34 vs. 49% for the general population, P < 0.01). CONCLUSIONS: Quality of diabetes care in a Canadian urban setting was equitable, with ethnic minorities somewhat more likely to achieve recommended targets than the general population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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