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Enregistrement W2167218120 · doi:10.2215/cjn.10461012

Quality of Care for First Nations and Non-First Nations People with Diabetes

2013· article· en· W2167218120 sur OpenAlexafffundabout
Vinay Deved, Nathalie Jetté, Hude Quan, Marcello Tonelli, Braden Manns, Andrea Soo, Cheryl Barnabé, Brenda R. Hemmelgarn

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusLogistic regressionKidney diseaseType 2 diabetesCreatinineGerontologyInternal medicineIntensive care medicineEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Compared with non-First Nations, First Nations People with diabetes experience higher rates of kidney failure and death, which may be related to disparities in care. This study examined First Nations and non-First Nations People with diabetes for differences in quality indicators and their association with kidney failure and death. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Adults with diabetes and an outpatient creatinine in Alberta from 2005 to 2008 were identified. Logistic regression was used to determine the likelihood of process of care indicators (measurement of urine albumin/creatinine ratio [ACR], LDL, and hemoglobin A1C [A1C]) and surrogate outcome indicators (achievement of LDL and A1C targets). Cox regression was used to determine the association between lack of achievement of indicator targets and each of kidney failure and death. RESULTS: This study identified 140,709 non-First Nations and 6574 First Nations People with diabetes. There was a significant interaction between First Nations status and CKD for the outcomes (P<0.01); therefore, results are stratified by CKD. Among participants without CKD, First Nations People were less likely to receive process of care indicators and achieve target A1C compared with non-First Nations People. For those with CKD, First Nations People were as likely to receive these indicators (other than LDL) and achieve LDL and A1C targets. Lack of LDL and A1C assessment and achievement of targets were associated with increased risk of kidney failure and death similarly for both groups. CONCLUSIONS: Compared with non-First Nations, First Nations People with diabetes but without CKD experience disparities in assessment of quality indicators and achievement of A1C target.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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