Sex-based disparities in cardioprotective medication use in adults with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The identification of sex-based disparities in the use of effective medications in high-risk populations can lead to interventions to minimize disparities in health outcomes. The objective of this study was to determine sex-specific rates of cardioprotective medication use in a large population-level administrative-health database from a universal-payer environment. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This observational, population-based cohort study used provincial administrative data to compare the utilization of cardioprotective medications between women and men in the first year following a diabetes diagnosis. Competing risks regression was used to calculate crude and adjusted sub-hazard ratios for time-to-first angiotensin-converting-enzyme inhibitor, angiotensin receptor blocker, or statin dispensations. RESULTS: There were 15,120 (45.4%) women and 18,174 (54.6%) men with diabetes in the study cohort. Overall cardioprotective medication use was low for both primary and secondary prevention for both women and men. In the year following a diabetes diagnosis, women were less likely to use a statin relative to men (adjusted sub-hazard ratio [aSHR] 0.90, 95% confidence interval [CI] 0.85 to 0.96), angiotensin-converting-enzyme inhibitors (aSHR 0.90, 95% CI 0.86 to 0.94), or any cardioprotective medication (aSHR 0.93, 95% CI 0.90 to 0.97). CONCLUSIONS: Cardioprotective medication use was not optimal in women or men. We also identified a health care gap with cardioprotective medication use being lower in women with diabetes compared to men. Closing this gap has the potential to reduce the impact of cardiovascular disease in women with diabetes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».