Utilization of physician services for diabetic patients from ethnic minorities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is a common chronic disease, which results in significant morbidity and mortality. Although ethnic variations in disease prevalence are known, variations in the utilization of physician services for the disease (particularly in publicly funded health care systems) are uncertain. METHODS: Self-reported ethnicity was determined from two population health surveys in Ontario, Canada. These data were linked to administrative data sources, including an administrative data-derived disease registry. Diabetes prevalence was determined for each ethnic group. Utilization of physician services for primary care, diabetes specialist care and eye examinations was compared among ethnic groups, adjusting for age, sex, socioeconomic status and diabetes duration. RESULTS: There were 20,788 eligible survey respondents. Standardized diabetes prevalence was elevated for the South Asian and Black populations (11.1 and 11.0%, respectively) compared with that for the White population (5.9%). Ethnic minorities with diabetes were less likely to receive an eye examination compared with White patients (adjusted OR, 0.63; 95% CI, 0.46-0.85). The use of primary care and diabetes specialist care did not differ. CONCLUSION: Ethnic minorities with diabetes are less likely to receive eye examinations. This disparity in quality of care could lead to worse clinical outcomes for these patients.
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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 | 0,000 | 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 ».