Associations between attainment of incentivized primary care indicators and incident sight‐threatening diabetic retinopathy in England: A population‐based historical cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the impact of attainment of primary care diabetes clinical indicators on progression to sight-threatening diabetic retinopathy (STDR) among those with mild non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR). MATERIALS AND METHODS: An historical cohort study of 18,978 adults (43.63% female) diagnosed with type 2 diabetes before 1 April 2010 and mild NPDR before 1 April 2011 was conducted. The data were obtained from the UK Clinical Practice Research Datalink during 2010-2017, provided by 330 primary care practices in England. Exposures included attainment of the Quality and Outcomes Framework HbA1c (≤59 mmol/mol [≤7.5%]), blood pressure (≤140/80 mmHg) and cholesterol (≤5 mmol/L) indicators in the financial year 2010-2011, as well as the number of National Diabetes Audit processes completed in 2010-2011. The outcome was time to incident STDR. Nearest neighbour propensity score matching was undertaken, and univariable and multivariable Cox proportional hazards models were then fitted using the matched samples. Concordance statistics were calculated for each model. RESULTS: A total of 1037 (5.5%) STDR diagnoses were observed over a mean follow-up of 3.6 (SD 2.0) years. HbA1c, blood pressure and cholesterol indicator attainment were associated with lower rates of STDR (adjusted hazard ratios [95% CI] 0.64 [0.55-0.74; p < .001], 0.83 [0.72-0.94; p = .005] and 0.80 [0.66-0.96; p = .015], respectively). CONCLUSIONS: Our findings provide support for meeting appropriate indicators for the management of type 2 diabetes in primary care to bring a range of benefits, including improved health outcomes-such as a reduction in the risk of STDR-for people with type 2 diabetes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».