Comparing quality of diabetes care between immigrants and non-immigrants within dimensions of marginalization: A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Immigrants in western countries face an increased risk of developing diabetes and have been shown to receive lower quality of diabetes care. However, it is uncertain whether this disparity in care persists when comparing immigrants and non-immigrants with similar levels of marginalization with respect to the social determinants of health. METHODS: Using population-based healthcare administrative data linked to immigration and neighbourhood census data, we conducted a retrospective cohort study of all people aged ≥ 40 years with diabetes in Ontario, Canada on 1 April 2019. Process measures (testing for HbA1c, LDL-cholesterol and urine albumin-creatinine ratio; eye examinations; and appropriate prescriptions) and outcome measures (achieving guideline-recommended targets for laboratory tests) over the following year were ascertained. They were compared between immigrants and non-immigrants overall and within the highest and lowest quintiles of three measures of marginalization: material deprivation, residential instability and dependency. RESULTS: There were 1,449,589 people with diabetes included in the study (22.6 % immigrants). Immigrants were less likely than non-immigrants to achieve many of the process quality indicators and were less likely to achieve both HbA1c and LDL-cholesterol targets. These findings were similar when stratified within the highest and lowest quintiles of material deprivation, residential instability and dependency. CONCLUSIONS: Even within similar levels of marginalization, immigrants were less likely to achieve many quality indicators for diabetes care than non-immigrants. This finding suggests that the gap in quality of care between immigrants and non-immigrants is not simply due to differences in these social determinants of health, and highlights the intersecting impact of immigration and marginalization. However, the disparities were relatively small, so the greater issue is the overall low achievement of these quality indicators among all people with diabetes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».