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Enregistrement W4399689720 · doi:10.2337/db24-1450-p

1450-P: Associations between Marginalization and Insulin Pump Use among Adults with Type 1 Diabetes in Ontario

2024· article· en· W4399689720 sur OpenAlexaboutno aff
Youstina Soliman, Karl Everett, Rayzel Shulman, Peter C. Austin, LORRAINE LIPSCOMBE, Gillian L. Booth, Alanna Weisman

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOddsInsulin pumpLogistic regressionContext (archaeology)MedicineDemographyType 2 diabetesPopulationInsulinOdds ratioPandemicPublic healthOrdered logitType 1 diabetesGerontologyDiabetes mellitusEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineGeographyEndocrinologyDiseaseSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction & Objective: We evaluated associations between marginalization and pump use in the context of a public funding program, and temporal trends in marginalization among new insulin pump program applicants. Methods: We conducted population-based studies of adults with type 1 diabetes using administrative data. Unadjusted and adjusted logistic regression was used to assess associations between marginalization [determined by postal code using the Ontario Marginalization Index (ON-MARG)] and insulin pump use on March 31, 2021. Unadjusted ordinal logistic regression was used to evaluate association between insulin pump application year (2007-2022) and odds of being in a higher marginalization quintile. Results: 16,471 (60%) of 27,453 adults used insulin pumps. Higher ON-MARG quintile was associated with lower odds of insulin pump use [adjusted OR 0.44 (0.39-0.48) for lowest vs. highest quintile]. The most marginalized individuals were the smallest proportion of applicants to the insulin pump program between 2007 and 2022 (Figure 1). While narrowing of marginalization distribution occurred from 2007-2010, widening occurred from 2020-2022. Conclusion: Disparities in pump use persistent even in the context of public funding, and the COVID-19 pandemic may have disproportionately prevented more marginalized individuals initiating pump therapy. Residual barriers to pump use must be addressed. Figure: Distribution of material resources quintile for all new applicants to ADP by fiscal year for all ages (n=21,002) Disclosure Y. Soliman: None. K. Everett: None. R. Shulman: Advisory Panel; Dexcom Canada. Speaker's Bureau; Dexcom Canada. P. Austin: None. L. Lipscombe: Other Relationship; Novo Nordisk Canada Inc. G.L. Booth: None. A. Weisman: None. Funding Banting Research Foundation & Canadian Statistical Sciences Institute (CANSSI) Ontario Discovery Award

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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