Integrating population-wide laboratory testing data with physician audit-and-feedback reports to improve glycemic and cholesterol control among Ontarians with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionImproving the care and management of patients with diabetes, particularly those with extreme blood glucose and/or cholesterol levels, has been identified as a key priority area for healthcare in Ontario. A multi-organizational collaboration produces audit-and-feedback reports distributed to consenting primary care physicians across the province for quality improvement purposes. Objectives and ApproachWe examined the feasibility of linking the Ontario Laboratory Information System (OLIS), a large and nearly population-wide database of laboratory test results in Ontario, with the existing provincial audit-and-feedback reporting structure to integrate aggregated, physician-level measures of glycemic and cholesterol control among patients with diabetes. All Ontario residents alive on March 31, 2014, attached to a primary care physician, and diagnosed with diabetes for at least two years were included. These patients were linked to OLIS to extract laboratory test orders and results for glycated hemoglobin (HbA1C) and low-density lipoproteins (LDL) between April 1, 2013 and March 31, 2014. ResultsThere were 1,108,530 diabetes patients included who were assigned to 10,085 primary care physicians. During fiscal year (FY) 2013, 70%, 64%, and 59% of diabetes patients were tested for HbA1C, LDL, and both measures, respectively. Among the 648,238 diabetes patients with at least one of each test in FY2013, 13% had a HbA1C test exceeding a threshold of 9%, 4% had a LDL test exceeding a threshold of 4 mmol/L, and 0.8% exceeded both thresholds. At the physician-level, the median (Interquartile Range) proportions of diabetes patients exceeding the testing thresholds were 12% (9%-16%) for HbA1c and 4% (2%-6%) for LDL. In a multilevel logistic regression model, there was significant between-physician variability in the proportions of diabetes patients exceeding the HbA1C (p Conclusion/ImplicationsWe developed a mechanism for integrating population-wide, clinical laboratory test results into physician audit-and-feedback reports to improve diabetes care in Ontario. Significant variation observed in the aggregated, physician-level proportions of diabetes patients testing above clinical thresholds for HbA1C and LDL highlights the importance of reporting such information to physicians.
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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 | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».