Microalbuminuria screening for patients having type 2 diabetes mellitus: who wants to participate?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: "Difficult-to-recruit" patients are sometimes less compliant with their care, are more reluctant to seek medical attention and less likely to survive than their "easy-to-recruit" counterparts. They also tend to be excluded from clinical trials. The aim of this paper was to evaluate whether such differences extend to patients' willingness to be screened for diabetic nephropathy in a family practice setting. DESIGN: A cross-sectional study. SETTING: A Canadian university family practice unit. PATIENTS: Two hundred and forty-seven patients with type 2 (adult-onset) diabetes mellitus as identified by computer searches of patient records of approximately 12,000 patients in the family practice unit. INTERVENTION: A cross-sectional secondary preventive screening program obtained urine samples from all patients with type 2 diabetes mellitus, regardless of patients' willingness to participate. MAIN OUTCOME MEASURE: The prevalence of micro- and macroalbuminuria. RESULTS: Of the 247 patients identified, 186 (75%) easy-to-recruit enrollees agreed to participate in screening and 61 (25%) difficult-to-recruit non-enrollees initially declined to be screened. The non-enrollees were subsequently evaluated by their own family physicians as part of routine clinical care and the results were captured for analysis. Overall rates of albuminuria were similar in the easy- and difficult-to-recruit groups (31% versus 38%, p = 0.151). The main predictors of albuminuria were female sex (odds ratio [OR] = 2.1, p = 0.021), duration of diabetes in years (OR = 1.05, p = 0.023), current use of angiotensin-converting enzyme inhibitor (OR = 2.26, p = 0.008) and number of diabetic complications (OR = 1.45, p = 0.028). CONCLUSIONS: There is little difference in the prevalence of albuminuria related to patients' willingness to participate in a screening program. Therefore, there are no disproportionate gains for family practice researchers who aggressively seek difficult-to-recruit patients in this set ting. In contrast, primary care doctors should make every effort to ensure optimal care to diabetic patients regardless of a patient's initial hesitancy.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».