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Enregistrement W4403700634 · doi:10.3389/fendo.2024.1359904

Temporal trend in quality indicators of diabetes care performance among persons with type 2 diabetes in primary care practice: a serial cross-sectional analytical study, 2013/14 to 2021/22

2024· article· en· W4403700634 sur OpenAlexaff
Ratanaporn Awiphan, Woravut Kowatcharakul, Chidchanok Ruengorn, Kajohnsak Noppakun, Kednapa Thavorn, Surapon Nochaiwong

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesChiang Mai University
Mots-clésMedicineType 2 diabetesAlbuminuriaDiabetes mellitusGlycemicSmoking cessationQuality and Outcomes FrameworkReimbursementKidney diseaseDiabetes managementMedical prescriptionEmergency medicineInternal medicineEnvironmental healthHealth careFamily medicinePrimary careNursingEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Although the national-based policy implemented an initiative program to offer diabetes care management in Thailand, there are limited time trends of evidence to gauge whether the quality of diabetes care in primary care practice is improving. As such, we aimed to identify temporal trends in the quality of diabetes care performance among type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients in primary care practice. Methods Using assembled patient-level data from a suburban community in northern Thailand, this serial retrospective cross-sectional analytical study obtained adult T2DM patients from nine consecutive fiscal years 2013/14 ( n = 976) to 2021/22 ( n = 1,242). Based on international and national guidelines recommended, nine quality indicators were examined, namely, smoking cessation, hemoglobin A1c monitoring, foot and eye examinations, albuminuria testing, statin prescription, angiotensin-converting enzyme inhibitor/angiotensin II receptor blocker (ACEI/ARB) prescription for chronic kidney disease (CKD)/albuminuria, and blood pressure and glycemic control. Rates and time trends achieved in each quality indicator performance were estimated. Differences in the rates of patients who met each quality indicator across reimbursement schemes were explored. Results From 2013/14 to 2021/22, all quality indicators have increased over time ( p for trend <0.05) except for smoking cessation, which remained steady. In 2021/22, only three out of nine quality indicators (i.e., smoking cessation, annual HbA1c monitoring, and annual foot examination) were successfully met at 70% or greater. Differences in quality indicators of diabetes performance were observed, particularly those under the Civil Servant Medical Benefit Scheme compared with other health insurance counterparts. For overall time trends analysis (compared with 2013/14), significant relative changes in the fiscal year 2021/22 were found in the annual foot examination (adjusted 12.1% increase; p = 0.048), annual albuminuria testing (adjusted 12.1% increase; p = 0.048), and ACEI/ARB prescription for persons with CKD or albuminuria (adjusted 22.2% increase; p = 0.025). Conclusion Among adult T2DM patients from 2013/14 to 2021/22, overall quality indicators for diabetes performance have substantially improved over time. However, health inequity regarding diabetes care performance was found across different reimbursement schemes. Sustainable policy implementation and innovative strategies to narrow health inequity are warranted to optimize diabetes care in primary care practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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