Time Trends and Geographic Disparities in Acute Complications of Diabetes in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examines whether acute diabetes complication rates have fallen in recent years and whether geographic factors influence these trends. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A population-based time-trend analysis of acute complications of diabetes was conducted using linked administrative and census data from Ontario, Canada. The study population included all adults identified through a province-wide electronic diabetes registry between 1994 and 1999 (n = 577,659). The primary outcome was hospitalizations for hyper- and hypoglycemia and emergency department visits for diabetes. RESULTS: Between 1994 and 1999, rates of hospitalization for hyper- and hypoglycemic emergencies decreased by 32.5 and 76.9%, respectively; emergency department visits for diabetes fell by 23.9%. On multivariate analysis, fiscal year was an independent predictor of acute diabetes complications, with individuals in our cohort experiencing a decline in risk of approximately 6% per year for either being hospitalized with hyper- or hypoglycemia or requiring an emergency department visit for diabetes. After accounting for variation in physician service use, diabetic individuals living in rural areas or Aboriginal communities were nearly twice as likely to have an acute complication, whereas those residing in remote areas of the province were nearly three times as likely to experience an event. CONCLUSIONS: Although our findings suggest an overall improvement in diabetes care in Ontario, certain subgroups of the population continue to experience higher rates of complications that are potentially preventable through good ambulatory care. Measures to improve access to timely and effective outpatient care may further reduce rates of acute complications among the diabetic population.
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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) | 0,001 | 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 ».