Disparities in adherence to diabetes screening guidelines among males and females in a universal care setting: A population-based study of 1,389,697 adults.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesNational guidelines recommend that all adults over the age of 40 years undergo screening for diabetes at least once every 3-years. We examined the association between sex and adherence to diabetes screening after accounting for age, urban/rural residence and material deprivation. We also examined the subsequent incidence of prediabetes and diabetes in adherent and non-adherent individuals. ApproachOur study is based on a retrospective population-level inception cohort of adults aged 40 - 79 years without pre-existing diabetes or cardiovascular disease on April 1, 2013. Data on hospitalizations, emergency department visits, ambulatory clinic visits, physician billing claims, pharmaceutical claims, centralized laboratory data, vital statistics death registry, and census data at the neighbourhood level were linked at the patient level for years 2013 to 2020. Adherence during a 3-year screening period (2013 – 2016) and prediabetes and diabetes during a 4-year follow-up period were examined. Multivariate logistic regression was used to examine the adjusted association between sex and adherence. ResultsAmong 1,389,697 individuals (49.2% male, 50.8% female) adherence rates were 69.9% in males and 79.8% in females. Sex-differences in adherence were largest in younger individuals (58.0% and 72.6% and in males and females aged 40-44 years, respectively) and consistent across rural/urban residence and material deprivation categories. Females were more adherent (adjusted odds ratio 1.93; 95% confidence interval 1.90 to 1.97) than males. Among adherent males and females, 65.3% and 64.8% had at least one Haemoglobin A1C, respectively during the screening period. During the follow-up period, prediabetes and diabetes rates among males who were adherent were 25.9% and 5.2%, compared to 8.8% and 2.1% among non-adherent males; and 20.2% and 2.9% among adherent and 7.3% and 1.3% among non-adherent females. ConclusionsDespite lower rates of adherence to screening, males have higher rates of prediabetes and diabetes compared to females. Our study highlights the need to develop education campaigns and targeted interventions at the local and population level to raise awareness and improve diabetes screening rates in young people, especially males.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».