Use of the health care system by Ontario First Nations people with diabetes: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: First Nations people in Ontario have an increased prevalence of diabetes compared to other people in the province. This study examined use of health care services by First Nations people with diabetes and other people with diabetes in Ontario. METHODS: Using linked health administrative databases, we identified all people in Ontario with diabetes as of Apr. 1, 2014. We identified First Nations people using the Indian Register. We looked at outcomes from Apr. 1, 2014, to Mar. 31, 2015. We determined the proportion of people with a regular family physician and their continuity of care with that physician. We also examined visits with specialists for diabetes care, hospital admissions for ambulatory-care-sensitive conditions, and emergency department visits for hypo- or hyperglycemia. RESULTS: There were 1 380 529 people diagnosed with diabetes in Ontario as of Apr. 1, 2014, of whom 22 952 (1.7%) were First Nations people. First Nations people were less likely to have a regular family physician (85.3% v. 97.7%) and had lower continuity of care with that physician (mean score for continuity of care 74.6 v. 77.7) than other people in Ontario. They were also less likely to see specialists. First Nations people were more likely to be admitted to hospital for ambulatory-care-sensitive conditions (2.4% v. 1.2%) and to have an emergency department visit for hypo- or hyperglycemia (1.5% v. 0.8%). Disparities were particularly marked for those living in First Nations communities. INTERPRETATION: First Nations people with diabetes in Ontario had poorer access to and use of primary care than other people with diabetes in the province. These findings may help explain continued disparities in the rates of complications related to diabetes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,007 | 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) | 0,000 | 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 ».