Increasing diabetes testing adherence with incentives in rural Northwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The health outcomes of rural Canadians have been described as poor and can in some part be related to diabetes mellitus. Despite the high mortality and morbidity rates associated with the disease, compliance with management remains low. Research has shown that a small financial incentive used to modify patient behaviour, can improve outcomes in cardiac disease and exercise adherence. This study aims to evaluate if a small financial incentive awarded to rural Northwestern Ontario patients with diabetes who complete an haemoglobin A1c (HbA1c) test, would result in greater compliance in test completion. Methods: Patients were recruited through two Northern rural clinics. Participants were divided into two groups: Group A received a financial incentive, whereas Group B received a letter of reminder. HbA1c tests were recorded every 6 months for 2 years and compliance was analysed using a t-test and Chi-square. Results: One hundred and forty-six participants were recruited with 30 lost to follow-up. Overall, the incentive group completed a statistically significantly higher number of HbA1c tests compared to those in the control group. In addition, it was noted that there was an increase in test adherence for participants that received reminder letters, although not an initially expected outcome of the study. Conclusion: The results suggest that either a financial incentive or a reminder directed towards rural Canadians could have a benefit in promoting health behaviours to subsequent medical management of diabetes mellitus.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».