Closing the indigenous health gap in Canada: Results from the TransFORmation of IndiGEnous PrimAry HEAlthcare delivery (FORGE AHEAD) program
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: TransFORmation of IndiGEnous PrimAry HEAlthcare Delivery (FORGE AHEAD) partnered with local clinical and community teams in 11 First Nations (FN) communities across Canada to develop quality improvement (QI) initiatives aimed at improving T2DM. METHODS: Pre-post mixed-methods case study design was used. The 18-month intervention included community and clinical readiness, development of a community diabetes registry and clinical system, and QI activities. Participants consisted of community members, 18 yrs and older, with diabetes. Changes in clinical outcomes and clinical practice guideline (CPG) recommendations were assessed pre and post intervention using multilevel regression (patients nested within communities) adjusted forindividual andcommunity baseline characteristics. RESULTS: No significant change in HbA1c orsBP, but a small reduction indBP(-0.75 mmHg, p < 0.05) and LDL (-0.09 mmol/L, p < 0.05) was observed in 2008 adults with T2DM (mean age: 60·5 (SD:14·6) years; female: 57·2%). Individuals not at CPG targets at baseline had significant reductions in: %HbA1c (N = 616): -0.40 (95%CI:-0·55,-0·24),sBP (N = 561): -7·67 mmHg (95%CI:-9·23, -5·72),dBP (N = 291): -7·46 mmHg (95%CI:-8·69, -6·26), LDL (N = 450): -0·37mmo/l (95%CI:-0·44, -0·29).Annual HbA1c (OR: 1·95; 95%CI:1·66, 2·29), BP (OR: 1·78; 95%CI:1·52, 2·09), LDL (OR: 1·27; 95%CI:1·10, 1·47) and CKD screening (OR: 6·37; 95%CI:5·16, 7·92)increased but retinopathy screening decreased (OR: 0·68; 95%CI:0·57, 0·82). No significant change in foot exams (OR: 0·97; 95%CI:0·76, 1·23) or BMI recordings (OR: 0·96; 95%CI:0·82, 1·12) was seen. Overall, individualsweremorelikely to receive ≥75% of CPG recommended services compared to baseline (OR: 1·51; 95%CI:1·27, 1·80). CONCLUSIONS: FORGE AHEAD is the first Canadian study to demonstrate that a FN community-led QI intervention can lead to diabetes improvements.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».