Atteinte des cibles thérapeutiques pour le diabète de type 2 en 2015 et 2020 en médecine de soins primaires au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Contexte: Une vérification du degré d’atteinte des cibles thérapeutiques pour le diabète de type 2 au Canada s’impose afin d’en documenter l’évolution et d’identifier les sousgroupes auprès desquels il est plus urgent d’intervenir. Nous avons voulu estimer la fréquence à laquelle les cas suivis en soins primaires atteignaient leurs cibles thérapeutiques (c.-a-d., HbA1c ≤ 7,0 %, tension artérielle (TA) < 130/80 mm Hg et cholestérol à lipoprotéines de basse densité [LDL-C] < 2,00 mmol/L), le recours aux statines et aux inhibiteurs de l’enzyme de conversion de l’angiotensine (IECA) ou aux bloqueurs des récepteurs de l’angiotensine (BRA) conformément aux lignes directrices, et les effets de l’âge et du sexe. Méthodes: Nous avons réalisé une étude transversale auprès de 32 503 et 44 930 adultes atteints de diabète au Canada le 30 juin 2015 et le 30 juin 2020, respectivement, à l’aide des données tirées des dossiers médicaux électroniques (DME) des milieux de soins primaires de 5 provinces. Nous avons regroupé l’atteinte des cibles thérapeutiques pour le diabète selon l’âge et le sexe et comparé les groupes à l’aide d’analyses de régression logistique en tenant compte des comorbidités cardiovasculaires. Résultats: En 2020, les taux cibles d’HbA1c ont été atteints par 63,8 % des femmes et 58,9 % des hommes. Les cibles de TA et de LDL-C ont été atteintes par 45,6 % et 45,8 % des femmes et par 43,1 % et 59,4 % des hommes, respectivement. Les 3 cibles thérapeutiques ont été atteintes par 13,3 % des femmes et 16,5 % des hommes. Globalement, 45,3 % et 54,0 % des femmes et des hommes, respectivement, ont utilisé des statines; 46,5 % des femmes ont utilisé des inhibiteurs de l’ECA ou des BRA, contre 51,9 % des hommes. À l’exception de la TA et des taux d’HbA1c chez les femmes, l’atteinte des cibles a été moindre chez les patientes plus jeunes. L’atteinte de la cible de LDL-C et l’utilisation de statines et d’IECA ou de BRA ont été moindres chez les femmes de toutes les catégories d’âge. Entre 2015 et 2020, l’atteinte des cibles a augmenté pour l’HbA1c, est demeurée constante pour le LDL-C et a diminué pour la TA; l’utilisation des statines et des IECA ou des BRA a aussi diminué. Interprétation: L’atteinte des cibles de TA et l’utilisation des statines, des IECA et des BRA ont diminué entre 2015 et 2020 et étaient sous-optimales dans tous les groupes. Une amélioration à grande échelle de la qualité des soins s’impose pour promouvoir un traitement du diabète fondé sur des données probantes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».