An audit and feedback‐based intervention to improve diabetes management in the year after transfer to adult type 1 diabetes care: A multi‐center quasi‐experimental study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To test whether an audit and feedback-based intervention improved HbA1c 12 months after transfer to type 1 diabetes adult care. METHODS: Multi-centre, quasi-experimental pre-post study of an AF-based intervention targeting paediatric diabetes teams, which encouraged the implementation of an evidence-informed structured transition process at five paediatric diabetes centres in Ontario, Canada. Participants entered the study at their final paediatric visit. A parallel control cohort was ascertained using population-based administrative datasets. The primary outcome was HbA1c 12 months after transfer. The main exposure was the study period: pre-implementation (June 2018-May 2019); early-implementation (June 2019-September 2020); and late-implementation (October 2020-September 2021). Multivariable linear regression models were fit separately in each cohort. RESULTS: There were 449 and 2844 individuals in the intervention and control cohorts, respectively. Twelve months after transfer, participants in the late-implementation intervention cohort had an HbA1c that was, on average, 0.41% lower than participants in the pre-implementation period (p = 0.016). Among the control cohort, there was no significant difference in the HbA1c 12 months after transfer between study periods. CONCLUSIONS: We found an effect of the intervention on glycaemic management one year following transfer to adult care. Future work will focus on refining and testing the effectiveness of the intervention in an expanded number of study sites and in collaboration with adult diabetes care providers.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».