Is glycemia control in Canadians with diabetes individualized? A cross-sectional observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Diabetes guidelines recommend individualized glycemic targets: tighter control in younger, healthier patients and consideration of more moderate control in the elderly and those with coexisting illnesses. Our objective was to examine whether glycemic control varied by age and comorbidities in Canadian primary care. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Cross-sectional study using data from the electronic medical records of 537 primary care providers across Canada; 30 416 patients with diabetes, aged 40 or above, with at least one encounter and one hemoglobin A1c (HbA1c) measurement between 1 January 2012 and 31 December 2013. The outcome was the most recent HbA1c, categorized into three levels of control: tight (<7.0% or <53 mmol/mol), moderate (7.0%-8.5%, 53 mmol/mol-69.5 mmol/mol) and uncontrolled (>8.5% or >69.5 mmol/mol). We adjusted for several factors associated with glycemic control including treatment intensity. RESULTS: Younger patients (aged 40-49) were more likely to have moderate as opposed to tight control than the older patients (aged 80+) (OR 1.28; 95% CI 1.11 to 1.49, p=0.001). The youngest were also more likely to have uncontrolled as opposed to moderately controlled glycemia (OR 3.39; 95% CI 2.75 to 4.17, p<0.0001). Patients with no or only one comorbidity were more likely to have moderate as opposed to tight control than those with three or more comorbidities (OR 1.66;95% CI 1.46 to 1.90, p<0.0001). CONCLUSIONS: Levels of glycemic control, given age and comorbidities appear to differ from guideline recommendations. Research is needed to understand these discrepancies and develop methods to assist providers in personalizing glycemic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».