1454-P: Food Insecurity in People with Type 1 Diabetes and Glycemic Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: This multi-center study aims to explore relationships between individuals with type 1 diabetes (T1D) who are at risk for food insecurity and glycemic outcomes. Methods: Electronic health record data from T1D Exchange Quality Improvement Collaborative (T1DX-QI) categorized completed Hunger Vital Signs (HVS) questionnaires into at risk and no risk for food insecurity. At-risk individuals were defined as selecting “often true” or “sometimes true” to screening questions, whereas primary outcome was recent A1c levels. Demographic information and diabetes related covariates were assessed for potential relationships. Results: In the total T1D cohort (N=4453), 3.8% were at risk for food insecurity. Stratifying by age, 6% of youth (<18 years) and 5% of adults (>18 years) were at risk. Statistically significant differences were observed among food insecurity risk and insurance type. Of those at risk, 54% had public insurance compared with 7% private. Individuals at risk had a higher mean HbA1c when compared with individuals not at risk (9.4% vs 8.5% respectively, p<.001). The odds of an individual having an HbA1c >7% were higher in the group at risk relative to the group not at risk OR1.4 (95% CI 0.9, 2.1). Conclusion: Individuals in this population who were at risk for food insecurity also had elevated A1c levels. Interventions are needed to identify effective ways of improving food insecurity among people with T1D. Disclosure E.L.Ospelt: None. V.Raman: None. B.Seyoum: None. O.Ebekozien: Advisory Panel; Medtronic, Research Support; Eli Lilly and Company, Dexcom, Inc. N.Noor: None. J.Haw: None. S.Hsieh: None. R.S.Weinstock: Consultant; Jaeb Center for Health Research, Other Relationship; Wolters Kluwer Health, Research Support; Insulet Corporation, Medtronic, Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, Boehringer Ingelheim Inc., Hemsley Charitable Trust, National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, Tandem Diabetes Care, Inc., Kowa Pharmaceuticals America, Inc. D.W.Hansen: Research Support; 3Boehringer Ingelheim Canada Ltd./Ltée, Lilly, Insulet Corporation, T1D Exchange, Medtronic. K.Cossen: None. K.Fantasia: None. I.Guttmann-bauman: None. Funding The Leona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».