The Impact of Public Policy on Equitable Access to Technology for Children and Youth Living with Type 1 Diabetes in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective:Structural inequities impede technology uptake in marginalized populations living with type 1 diabetes (T1D). Our objective was to describe hemoglobin A1c (HbA1c), time in range (TIR), and pump use to evaluate the impact of a universal funding policy for continuous glucose monitoring (CGM) across levels of deprivation in children with T1D in the Canadian province of British Columbia (BC). Methods:Patients with T1D and at least one outpatient visit after June 10, 2020 (1-year before universal CGM funding) who were enrolled in the BC Pediatric Diabetes Registry were included (n = 477). The Canadian Index of Multiple Deprivation (quintile 1 = least deprived; quintile 5 = most deprived) was determined using postal code. Mixed effects models were used to describe HbA1c, TIR, and pump use, and an interrupted time series generalized additive model estimated the change in CGM use pre- and postintroduction of universal coverage. Results:No differences were observed among the five levels of deprivation for HbA1c and TIR; however, for residential instability, those with the highest level of deprivation had a lower probability of pump use (−18.9%, 95% confidence interval [CI] = −26.1% to −11.7% for quintile 5 vs. 1). There was an increase in CGM uptake across all levels of deprivation 1-year after introduction of universal CGM funding. For example, the difference in sensor use from the most to least deprived situational group was −21.0% (−35.4%, −6.6%) at the time of universal coverage and shrank to −4.6% (−21.6%, 12.4%) after 12 months of coverage. However, an equity gap in CGM use persisted between the least and most deprived groups (−21.9, 95% CI = −34.5 to −9.4 for quintile 5 vs. 1 in economic dependency). Conclusions:Universal coverage of CGM improved uptake; however, equity gaps persisted. More research is needed to explore nonfinancial barriers to diabetes technology use in marginalized populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».