Quality of Diabetes Care for Individuals with Comorbid Chronic Psychotic Illness: A Sex-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is common among individuals with chronic psychotic illness, yet they receive lower quality of diabetes care than those without psychosis. Men usually receive higher quality diabetes care than women, but whether this holds true in chronic psychotic illness populations is unknown. We aimed to determine whether quality of diabetes care differs between men and women with chronic psychotic illness. METHODS: This population-based cohort study used Ontario health administrative data to compare women and men with comorbid chronic psychotic illness and diabetes mellitus (2011-2013). The primary outcome was adherence to diabetes monitoring guidelines, defined as ≥1 retinal exam, ≥4 hemoglobin A1c (HbA1c) tests, and ≥1 dyslipidemia test during a 2-year period. Logistic regression models compared women to men to generate adjusted odds ratios (aOR) and confidence intervals (95% CI), adjusting for potential confounding variables. RESULTS: Women with chronic psychotic illness (n = 13,972) were slightly more likely to receive guideline-adherent diabetes monitoring than men (n = 12,287) (25.2% vs. 23.0%; aOR 1.20, 95% CI 1.10-1.30), including a greater likelihood of receiving ≥1 retinal exam (aOR 1.13, 95% CI 1.08-1.19) and ≥4 HbA1c tests (aOR 1.06, 95% CI 1.01-1.12). There was no difference in receipt of ≥1 dyslipidemia test (aOR 1.04, 95% CI 0.99-1.11). CONCLUSIONS: Quality of diabetes monitoring is similarly poor in women and men with chronic psychotic illness, with women receiving only marginally more optimal monitoring than men. This differs from patterns in the general population, and could have implications when designing and implementing interventions to improve diabetes care in women and men with chronic psychotic illness.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».