Risk modification for diabetic patients. Are other risk factors treated as diligently as glycemia?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The importance of glucose control is recognized both by patients with diabetes and their physicians. However, other preventative interventions, such as using medications to manage lipid and blood pressure levels, are underused for diabetic patients. OBJECTIVES: To determine whether patients with diligent glucose management are more likely to use medications that treat lipids and blood pressure. METHODS: Administrative data records were evaluated for all diabetic patients aged 65 or older residing in Ontario in 1999 without pre-existing coronary artery disease (n=161,553). Measures of diligent glucose management were insulin use and frequent capillary glucose testing ((3) 2 per day). Outcomes were prescription of a lipid-lowering drug or antihypertensive drug. Using multivariate modeling, odds ratios for each diligence measure were determined for each outcome, adjusting for age, sex, comorbidities, and other covariates. RESULTS: Patients using insulin did not have a clinically important difference in lipid-lowering drug use (adjusted odds ratio 0.9, 99% confidence interval 0.9 - 1.0, P=0.002) or antihypertensive drug use (adjusted odds ratio 1.1, 99% confidence interval 1.0 - 1.1, P<0.001) versus non-users. Adjusted odds ratios for frequent glucose testing were not significantly different from unity for either lipid-lowering or antihypertensive drug use. CONCLUSIONS: Patients who required and were capable of diligent glucose management, which is invasive, expensive and time-consuming, were no more likely to use medications to control lipids or blood pressure. Preventative care for patients with diabetes may be too focused on glycemic control, and may be neglecting the management of other cardiovascular risk factors.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».