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Enregistrement W2528275756 · doi:10.1111/imj.13286

Effect of a general practitioner management plan on health outcomes and hospitalisations in older patients with diabetes

2016· article· en· W2528275756 sur OpenAlexfundno aff
Gillian E. Caughey, Agnès Vitry, Emmae Ramsay, Andrew L. Gilbert, Sepehr Shakib, Philip Ryan, Adrian Esterman, Robyn McDermott, Elizabeth E. Roughead

Notice bibliographique

RevueInternal Medicine Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Medical Research CouncilAustralian GovernmentAustralian Research CouncilAGE-WELL
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusHazard ratioPoisson regressionGuidelineVeterans AffairsProportional hazards modelConfidence intervalRetrospective cohort studyEmergency medicineDiabetes managementInternal medicineType 2 diabetesPopulationEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the impact of a general practitioner management plan (GPMP) on health outcomes of patients with diabetes. AIM: To examine the impact of a GPMP on the risk of hospitalisation for diabetes. METHODS: A retrospective study using administrative data from the Australian Government Department of Veterans' Affairs was conducted (1 July 2006 to 30 June 2014) of diabetes patients either exposed or unexposed to a GPMP. The primary end-point was the risk of first hospitalisation for a diabetes-related complication and was assessed using Cox proportional hazard regression models with death as a competing risk. Secondary end-points included rates of receiving guideline care for diabetes, with differences assessed using Poisson regression analyses. RESULTS: A total of 16 214 patients with diabetes were included; 8091 had a GPMP, and 8123 did not. After 1 year, 545 (6.7%) patients with a GPMP and 634 (7.8%) of patients without a GPMP were hospitalised for a diabetes complication. There was a 22% reduction in the risk of being hospitalised for a diabetes complication (adjusted hazard ratio (HR) 0.78, 95% confidence interval (CI) 0.69-0.87, P < 0.0001) for those who received a GPMP by comparison to those who did not. Increased rates of diabetes guideline care, HbA1c claims (adjusted HR 1.29, 95% CI 1.25-1.33) and microalbuminura claims (adjusted HR 1.65, 95% CI 1.58-1.72) were observed after a GPMP. CONCLUSION: Provision of a GPMP in older patients with diabetes resulted in improved health outcomes, delaying the risk of hospitalisation at 12 months for diabetes complications. GPMP should be included as part of routine primary care for older patients with diabetes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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