Risk of ketoacidosis in children at the time of diabetes mellitus diagnosis by primary caregiver status: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic ketoacidosis is the leading cause of death among children with type 1 diabetes mellitus, and is an avoidable complication at first-time diagnosis of diabetes. Because having a usual provider of primary care is important in improving health outcomes for children, we tested the association between having a usual provider of care and risk of diabetic ketoacidosis at onset of diabetes. METHODS: Using linked health administrative data for the province of Quebec, we conducted a population-based retrospective cohort study of children aged 1-17 years in whom diabetes was diagnosed from 2006 to 2015. We estimated adjusted risk ratios (RRs) for an episode of diabetic ketoacidosis at the time of diabetes diagnosis in relation to usual provider of care (family physician, pediatrician or none) using Poisson regression models with robust error variance. RESULTS: We identified 3704 new cases of diabetes in Quebec children from 2006 to 2015. Of these, 996 (26.9%) presented with diabetic ketoacidosis. A decreased risk of this complication was associated with having a usual provider of care; the association was stronger with increasing age, reaching statistical significance among those aged 12-17 years. Within this age group, those who had a family physician or a pediatrician were 31% less likely (adjusted RR 0.69, 95% confidence interval [CI] 0.56-0.85) or 38% less likely (adjusted RR 0.62, 95% CI 0.45-0.86), respectively, to present with diabetic ketoacidosis, relative to those without a usual provider of care. INTERPRETATION: For children with newly diagnosed diabetes, having a usual provider of care appears to be important in decreasing the risk of diabetic ketoacidosis at the time of diabetes diagnosis. Our results provide further evidence concerning the need for initiatives that promote access to primary care for children.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».