Controlled Trial of a Multifaceted Intervention for Improving Quality of Care for Rural Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite good evidence and clinical practice guidelines, studies document that treatment of type 2 diabetes is less than optimal. Lack of resources or limited access may put patients in rural communities at particular risk for suboptimal care. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a prospective, before/after study with concurrent controls to assess the effectiveness of a multidisciplinary diabetes outreach service (intervention) for improving the quality of care for rural patients with type 2 diabetes. Our intervention consisted of six monthly visits by a traveling team of specialist physicians, nurses, dieticians, and a pharmacist. The core of this service was specialist-to-rural primary care physician academic group detailing. Two comparable regions in Northern Alberta were randomly allocated to control or intervention. Data were collected before and 6 months after intervention in a representative volunteer sample. The primary outcome was a 10% improvement in any one of the following: blood pressure, total cholesterol, or HbA(1c). RESULTS: Our analysis included 200 intervention and 179 control subjects; 14 subjects were at all three primary outcome targets at baseline. The intervention was associated with a trend toward improvement in primary outcome at 6 months (44% intervention vs. 37% control; odds ratio 1.32, 95% CI 0.87-1.99). The intervention was associated with a significant improvement in blood pressure (42% intervention vs. 25% control, P = 0.004); however, there were only small, nonsignificant changes in cholesterol or HbA(1c). The intervention was associated with a significant increase in satisfaction with diabetes care. Multivariate adjustment for baseline differences between intervention and control subjects did not affect any of the main results. CONCLUSIONS: A diabetes outreach service has the potential to improve the quality of diabetes care for rural patients. Future studies need to involve longer timelines and larger sample sizes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».