Patient- and Physician-Level Factors Associated With Adherence to C-CHANGE Recommendations in Primary Care Settings in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ndeavour (C-CHANGE). We assessed the role of patient- and physician-level factors in the variation in adherence to recommendations for managing cardiovascular disease risk factors. METHODS: atabase (EMRALD) housed at ICES in Ontario. Five quality indicators based on C-CHANGE guidelines were modelled. Effects of clustering and between-group variation, patient-level (sociodemographics, comorbidities) and physician-level characteristics (demographic and practice information) were assessed to determine odds ratios of receiving C-CHANGE recommended care. RESULTS: In all, 324 Ontario physicians practicing in 41 clinics who provided care to 227,999 adult patients were studied. We found significant variation in quality indicators, with 15% to 39% of the total variation attributable to nonpatient factors. The largest variation was in performing 2-hour plasma glucose testing in prediabetic patients. Patient-level factors most frequently associated with recommendation adherence included sex, age, and multi-comorbidities. Women were more likely than men to have their body mass index measured, and their blood pressure controlled, but less likely to receive antiplatelet medications and liver-enzyme testing if overweight or obese. CONCLUSIONS: The majority of variations in adherence were attributable to patient attributes, but a substantial proportion of unexplained variation was due to differences among physicians and clinics. This finding may signal suboptimal processes or structures and warrant further investigation to improve the quality of primary care management of cardiovascular disease in Ontario.
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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 | 0,000 | 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 ».