Impact of the COVID-19 Pandemic on Diabetes Care for Adults With Type 2 Diabetes in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic and related public health prevention measures have led to a disruption of the delivery of routine care and may have had an impact on the quality of diabetes care. Our aim in this study was to evaluate the extent to which structure, process and outcome quality measures in diabetes care changed in the first 6 months of the pandemic compared with previous periods. METHODS: A before-and-after observational study was conducted of all community-living Ontario residents >20 years of age and living with diabetes. The patients were divided into 3 cohorts: a pandemic cohort, alive March to September 2020 (n=1,393,404); reference cohort 1, alive March to September 2019 (n=1,415,490); and reference cohort 2, alive September 2019 to February 2020 (n=1,444,000). Outcome measures were in-person/virtual visits to general practitioners and specialists, eye examinations, glycated hemoglobin (A1C) and low-density lipoprotein (LDL) testing, filled prescriptions, and admissions to emergency departments (EDs) and hospitals for acute and chronic diabetes complications. RESULTS: The probability of an in-person visit to a general practitioner decreased by 47% (95% confidence interval [CI], 47% to 47%) in the pandemic period compared with both previous periods. The probability of having an eye exam was lower by 43% (95% CI, 44% to 43%), an A1C test by 28% (95% CI, 29% to 28%) and an LDL test by 31% (95% CI, 31% to 31%) in the pandemic period compared with the same 6-month period the year before. There were very small decreases in drug prescriptions and decreases of 18% and 16% in ED and hospital visits for complications. CONCLUSIONS: We observed disruptions to both structure and process measures of diabetes care in Ontario during the first wave of the pandemic.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».