Impact of the COVID-19 Pandemic on Adults With Type 2 Diabetes Care and Clinical Parameters in a Primary Care Setting in Ontario, Canada: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Diabetes requires ongoing monitoring and care to prevent long-term adverse health outcomes. In Canada, quarantine restrictions were put into place to address the coronavirus-2019 (COVID-19) pandemic in March 2020. Primary care diabetes clinics limited their in-person services and were advised to manage type 2 diabetes (T2D) through virtual visits and reduce the frequency of routine diabetes-related lab tests and screening. METHODS: This retrospective cross-sectional study used de-identified patient records from a primary care electronic medical records database in Ontario, Canada, to identify people with T2D who had at least 1 health-care touchpoint between March 1, 2018, and February 28, 2021. Outcomes were described on a monthly or yearly basis: 1) number of people with primary care visits (in-person vs virtual); 2) number of people with referrals; 3) number of people with each of the vital/lab measures; and 4) results of the vital/lab measures. RESULTS: A total of 16,845 individuals with T2D were included. Compared with the pre-pandemic period, the COVID-19 period had a 16.8% reduction in the T2D population utilizing any primary care and an increase of 330.4% in the number of people with at least 1 virtual visit. Compared with the pre-pandemic period, fewer people had vital/lab measures in the pandemic period. However, among the people with the test results available, the average values for all tests were similar in the pre- and pandemic periods. CONCLUSION: Further research is needed to understand the impact of the reduction of in-person clinical care on the entire population with T2D.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».