Rurality is associated with lower likelihood of dipeptidyl peptidase 4 inhibitor use for treatment intensification
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antihyperglycemic drug utilization studies are conducted frequently and describe the uptake of new drug therapies across may jurisdictions. An increasingly important, yet often absent, aspect of these studies is the impact of rurality on drug utilization. Objectives: The objective of this study was to explore the association between place of residence (rural, urban, metropolitan) and the use of dipeptidyl peptidase 4 inhibitors (DPP-4i) for first treatment intensification of type 2 diabetes. Methods: A retrospective cohort study was conducted from April 1, 2008 to March 31, 2019 of new metformin users. A multivariable logistic regression analysis was performed to determine the association between place of residence (using postal codes) and likelihood of DPP-4i dispensing. Results: After adjusting for confounders, analysis revealed that rural-dwellers are less likely to have a DPP-4i dispensed, compared with metropolitan-dwellers (aOR:0.64; 95%CI:0.61-0.67) and over-time, the uptake in rural areas was slower. Conclusions: This study demonstrates that rurality can have an impact on drug therapy decisions at first treatment intensification, with respect to the utilization of new therapies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».