Comparison of Family Medicine and General Internal Medicine on Diabetes Management.
Notice bibliographique
Résumé
The majority of patients with type 2 diabetes are managed in primary care, either in family medicine (FM) or general internal medicine (GIM). Variances in training, beliefs and practice decisions between FM and GIM may result in differing approaches to diabetes management. This study found that differences do exist in the choice of treatment by FM vs GIM; however, these differences are driven by patient characteristics and does not result in glycemic control disparities. BACKGROUND AND OBJECTIVES: Approach to management of chronic health conditions differs between family medicine (FM) and general internal medicine (GIM). Differences might be due to beliefs, patient case mix, training, and/or experience. This study determined if FM and GIM diabetes management differences exist, and if so, resulted in better or worse glycemic control. METHOD: Electronic medical record data from 2008-2013 were used to identify 976 patients (287 FM and 689 GIM) with type 2 diabetes and prescriptions for metformin. GEE-type regression models were computed to control for repeated measures and estimate the association between primary care specialty and glycemic control, defined as percent of patients with HgA1c<8.5 and average HgA1c. Covariates included demographics, comorbidities, smoking and health care utilization, and diabetes treatment. RESULTS: Compared to FM patients, significantly more GIM patients received a non-metformin medication (35.9% vs 47.2%) and insulin (16.4% vs 23.8%). After adjusting for covariates, FM patients had significantly lower HgA1c values (B = -.47; 95% CI: -0.68, -0.27) and were less likely to have an HgA1c>8.5 (OR=0.55; 95%CI:0.40-0.77). FM vs GIM patients did not differ in degree of HgA1c improvement over time. CONCLUSIONS: FM patients vs GIM patients are less likely to receive a non-metformin and insulin medication. Differences in diabetes management likely correspond to degree of HgA1c control. Choice of treatment appears to reflect patient needs as both FM and GIM patients experienced equal improvement in HgA1c. Primary care specialty differences in beliefs and practices around diabetes management do not result in disparities in patient care.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».