Diabetes Care in Black and White Veterans in the Southeastern U.S.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Eliminating health disparities is a national priority, but progress has been difficult because of racial/ethnic differences in insurance coverage and access to health care. We investigated whether there were differences in diabetes care in the Veterans Administration (VA), where health care access should be relatively uniform. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A1C and plasma glucose were compared before/after diagnosis of diabetes. RESULTS: Data were available for 1,456 black and 2,624 white veterans who met criteria for consistent primary care. Over 4-5 years before and after diagnosis, blacks had similar glucose and approximately 0.2% higher A1C levels than whites, and A1C differences could be attributed to glucose-independent associations between race and A1C. Blacks and whites also had comparable intervals between diagnostic-level hyperglycemia and diagnosis and between diagnosis and drug initiation. However, A1C was higher in blacks at the time of diagnosis (7.8 vs. 7.1%) and at initiation of pharmacotherapy (8.5 vs. 7.8%) (both P < 0.001). Differences in A1C at diagnosis and drug initiation were too large to be explained by differences in age, sex, BMI, and glucose-independent associations between race and A1C. CONCLUSIONS: In the VA, glucose levels are generally comparable in blacks and whites except at the times of diagnosis and initiation of pharmacotherapy, when glucose levels are higher in blacks. While understanding the basis for such residual disparities may be important to improve the health of racial/ethnic minorities in the U.S., a health care system with structure and organization similar to that in the VA may also contribute importantly to relieving disparities in health.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».