[Mapping of HbA1c as a quality measure in the primary care of diabetic patients in Thuringia, Germany].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In order to improve quality and outcome in the primary care for patients with diabetes mellitus it is necessary to recognise districts with poorer supply of structured diabetes care. Hba1c is an evaluated surrogate parameter which indicates the long-term control of diabetes therapy. The aim of the study was to create a map with all Hba1c-values of every district of the Free State of Thuringia, Germany. METHODS: Medical laboratories working for general practitioners were used as a new data source. All hba1c-values which were measured in Thuringia within the 4th quarter of 1997 were collected. A corresponding postal code was registered for each hba1c-value for identification purposes. Thuringia consists of 23 districts, and this geographic structure was used as a basis for the hba1c-map. RESULTS: 6 laboratories sent 23,214 hba1c-values. 16,591 values belonged to the territory of Thuringia: The medium relative hba1c (hba1c/mean normal of healthy people) for Thuringia was 1.44, two-fold increased hba1c was found in 7.9% of all hba1c values. The proportion of two-fold increased hba1c-values varied up to 100%. CONCLUSION: This pilot study disclosed significant differences in the outcome of regional ambulatory care for patients with diabetes mellitus in Thuringia. An intervention in districts with poorer study outcomes might result in direct benefits for patients and providers of health care services. Since hba1c-values could not be collected for all districts the first hba1c-map remains incomplete.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».