Inequalities in glycaemic control, hypoglycaemia and diabetic ketoacidosis according to socio‐economic status and area‐level deprivation in Type 1 diabetes mellitus: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this systematic review was to examine the associations of individual-level as well as area-level socio-economic status and area-level deprivation with glycaemic control, hypoglycaemia and diabetic ketoacidosis in people with Type 1 diabetes mellitus. METHODS: Ovid MEDLINE was searched to identify relevant cohort, case-control or cross-sectional studies published between January 2000 and June 2015. Search results were screened by title, abstract and keywords to identify eligible publications. Decisions on inclusion or exclusion of full texts were made independently by two reviewers. The Newcastle-Ottawa Scale was used to estimate the methodological quality of included studies. Quality assessment and extracted data of included studies were synthesized narratively and reported according to the PRISMA statement. RESULTS: Literature search in Ovid MEDLINE identified 1345 eligible studies. Twenty studies matched our inclusion and exclusion criteria. Two articles were additionally identified through hand search. According to the Newcastle-Ottawa Scale, most of the studies were of average quality. Results on associations of socio-economic status and area-level deprivation with glycaemic control and hypoglycaemia were contradictory between studies. By contrast, lower socio-economic status and higher area-level deprivation were associated with a higher risk for diabetic ketoacidosis in all except one study. CONCLUSIONS: Lower socio-economic status and higher area-level deprivation are associated with a higher risk of experiencing diabetic ketoacidosis in people with Type 1 diabetes mellitus. Access to care for socially deprived people needs to be expanded to overcome impairing effects on the course of the condition and to reduce healthcare disparities.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle