Quality of Diabetes Care Among the Canadian Regular Forces: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the thesis was to evaluate the quality of diabetes care in the Canadian Forces by determining the extent to which physicians adhere to recommendations outlined in the 2008 Canadian Diabetes Association (CDA) clinical practice guidelines. In addition, the effect of patient age, sex, rank and size of base on quality of care was assessed and the accuracy of a diagnosis of diabetes in an extract of the electronic medical record (EMR) was evaluated. Fourteen bases within the Canadian Forces were selected for investigation, representing roughly half of the Canadian Forces population. Cases of diabetes were ascertained based on laboratory criteria following a chart review. Twenty-one CDA guideline recommendations were considered. The Canadian Forces demonstrated greater than 75% adherence with each of 9 recommendations, 50-75% adherence with each of 7 recommendations and less than 50% adherence with each of 5 recommendations. The overall adherence with all applicable recommendations per patient was 60.3% (SE 0.66). Age, sex, rank and size of base were not important factors influencing guideline adherence. The sensitivity of a diabetes diagnosis in an extract of the EMR was 84.5%, the specificity was 99.8%, the positive predictive value was 85.1% and the negative predictive value was 99.8%. This is similar to the performance of provincial and national diabetes registries. The quality of diabetes care in the Canadian Forces compared favourably with that of the civilian population within Canada and internationally. The creation of a diabetes registry is expected to lead to further improvements in diabetes care.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».