Effective primary care management of type 2 diabetes for indigenous populations: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous peoples in high income countries are disproportionately affected by Type 2 Diabetes. Socioeconomic disadvantages and inadequate access to appropriate healthcare are important contributors. OBJECTIVES: This systematic review investigates effective designs of primary care management of Type 2 Diabetes for Indigenous adults in Australia, Canada, New Zealand, and the United States. Primary outcome was change in mean glycated haemoglobin. Secondary outcomes were diabetes-related hospital admission rates, treatment compliance, and change in weight or Body Mass Index. METHODS: Included studies were critically appraised using Joanna Briggs Institute appraisal checklists. A mixed-method systematic review was undertaken. Quantitative findings were compared by narrative synthesis, meta-aggregation of qualitative factors was performed. RESULTS: Seven studies were included. Three reported statistically significant reductions in means HbA1c following their intervention. Seven components of effective interventions were identified. These were: a need to reduce health system barriers to facilitate access to primary care (which the other six components work towards), an essential role for Indigenous community consultation in intervention planning and implementation, a need for primary care programs to account for and adapt to changes with time in barriers to primary care posed by the health system and community members, the key role of community-based health workers, Indigenous empowerment to facilitate community and self-management, benefit of short-intensive programs, and benefit of group-based programs. CONCLUSIONS: This study synthesises a decade of data from communities with a high burden of Type 2 Diabetes and limited research regarding health system approaches to improve diabetes-related outcomes. Policymakers should consider applying the seven identified components of effective primary care interventions when designing primary care approaches to mitigate the impact of Type 2 Diabetes in Indigenous populations. More robust and culturally appropriate studies of Type 2 Diabetes management in Indigenous groups are needed. TRAIL REGISTRATION: Registered with PROSPERO (02/04/2021: CRD42021240098).
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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 | 0,011 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».