Optimizing physician‐encounter frequency for type 2 diabetes patients in primary care based on cardiovascular risk assessment: A target trial emulation study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate whether the physician-encounter interval for patients with type 2 diabetes (T2D) can be optimized from 2-3 to 4-6 months among those with a calculated 10-year cardiovascular disease (CVD) risk score of less than 20% without compromising their long-term outcomes. MATERIALS AND METHODS: Using territory-wide public electronic medical records in Hong Kong, we emulated a target trial to compare the effectiveness of the physician-encounter intervals of 4-6 versus 2-3 months for T2D patients without prior CVDs and with a predicted risk for CVDs of less than 20% (i.e. those patients not in the high-risk category). Propensity score matching was used to emulate the randomization of participants at baseline, where 42 154 matched individuals were included for analysis. The marginal structural model was applied to estimate the hazard ratio (HR) for CVD incidence and all-cause mortality, the incidence rate ratio of secondary and tertiary care utilization, as well as the between-group differences in HbA1c, blood pressure and cholesterol levels. RESULTS: During a follow-up period of up to 12 (average: 5.1) years, there was no significantly increased risk of CVD in patients with physician-encounter intervals of 4-6 months compared with those patients with physician-encounter intervals of 2-3 months (HR [95% confidence interval {CI}]: 1.01 [0.90, 1.14]; standardized 10-year risk difference [95% CI]: -0.1% [-0.7%, 0.6%]), nor for all-cause mortality (HR: 1.00 [0.84, 1.20]; standardized 10-year risk difference: -0.1% [-0.5%, 0.3%]). Additionally, there was no observable difference in the utilization of secondary and tertiary care or key clinical parameters between these two follow-up frequencies. CONCLUSIONS: For T2D patients with a calculated 10-year CVD risk of less than 20%, the interval of regular physician encounters can be optimized from 2-3 to 4-6 months without compromising patients' long-term outcomes and saving substantial service resources in primary care.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».