A retrospective evaluation of prescribing practices related to intensity of glycemic control among older adults with type-2 diabetes across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes is highly prevalent among the elderly population. Optimal glucose management in this cohort remains ill-defined with high-quality evidence lacking and hypoglycemia risk a significant concern. The extent of overtreatment in Canada is not clearly established. Methods: This retrospective observational cohort study was conducted using primary care data between 2010-2017 from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) to assess proportions of over-treatment among patients with type-2 diabetes across Canada (phase-I). A further detailed analysis was performed using administrative population-based data of the Manitoba Centre for Health Policy (MCHP) to assess over-treatment in Manitoba (phase-II). Number of overall medications and annual HbA1c testing frequency were also assessed as a measure of burden. SAS® statistical software was used for the analyses. Results: Using CPCSSN data, overall rates of over-treatment were 7.0% in 2012 and 6.9% in 2016, while rates were significantly higher (20.4% (2012), 21.5% (2016)) using MCHP data. A considerable proportion with poorly-controlled diabetes ((41.9% (2012), 35.8% (2016) in phase-I) and (19% in 2012 & 10.5% in 2016 in phase-II)) were prescribed no medications, indicating under-treatment. The mean number of overall medications prescribed per patient was 4.4 (SD ± 4.5) in 2012 and 5.1 (SD ± 4.9) in 2016, and 39% and 41% were prescribed 5 or more medications in 2012 and 2016, respectively. Approximately 19% of patients were potentially over-tested, while just over 2% were potentially under-tested. Rates of over-treatment and over-testing were higher in those with advanced age and those with dementia. Conclusions: Potential over-treatment rates in this Canadian primary care population appeared lower compared to US studies. However, rates were found to be significantly higher in Manitoba using dispensation data compared to provincial & national primary care prescription data, with no evidence of rates decreasing over time. In contrast, there was a considerable proportion of poorly controlled patients who were potentially undertreated. Patients with advanced age and dementia appear to be over-treated and tested. These findings indicate a need for individually tailored personalized diabetes management in Canada.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».