Effects of the COVID-19 pandemic on primary care for diabetes in Canada: Results from a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
Context: In Canada, most diabetes care is provided within primary care. Primary care experienced challenges during the COVID-19 pandemic, such as reduced access to care. Objective: To understand if the pandemic resulted in changes in care for patients with diabetes. Study design & Analysis: Parallel explanatory mixed methods study including: 1) A retrospective pre-post quantitative study was conducted to compare diabetes indicators pre-pandemic (Jun/22/2018 - Mar/12/2020) and during the pandemic (Mar/13/2020 – Dec/3/2021), using data from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) database. 2) Qualitative interviews were conducted to understand patient experiences with navigating diabetes care during the pandemic and analyzed using qualitative description. Setting & Dataset: The CPCSSN database contains de-identified patient-level electronic medical record data from 13 primary care research networks across Canada. Population Studied: Using CPCSSN data, we defined a cohort of patients aged 50-105 with diabetes diagnosed before the pre-pandemic period. Qualitative interviews were conducted with Ontario patients aged > 50 with diagnosis of (or receiving treatment for) type 2 diabetes prior to pandemic onset. Outcomes: Diabetes indicators included frequency and results of HbA1c tests and blood pressure (BP) measurements. Interviews elicited patient experiences with changes to their diabetes care during the pandemic. Results: We identified 84,617 patients for the cohort study. Number of people with >1 HbA1c test decreased by 10% during the pandemic. Median (IQR) HbA1c tests decreased from 3(1,5) pre-pandemic to 2(1,4) during-pandemic. However, mean HbA1c scores did not change significantly over time. Number of people with >1 BP measurement decreased by 23%. Median (IQR) BP measurements decreased from 3(0,6) pre-pandemic to 1(0,2) during-pandemic. Yet, mean BP did not meaningfully change over time. Qualitative interviews (n =19) identified disruptions to ongoing diabetes care: access to supplies and medications, limited encounters with physicians or specialists (e.g., virtual care), and navigating at-home monitoring and care (e.g., blood sugar, BP, exercise, lifestyle). Conclusions: Both quantitative and qualitative inquiries showed that despite decreases in the frequency of monitoring tests and decreased oversight from physicians and specialists due to public health restrictions, diabetes care indicators remained relatively unchanged.
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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 | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».