Implementation and Evaluation of a Best Practice Advisory to Reduce Inequities in Technology Use for People With Type 1 Diabetes: Protocol for a Mixed Methods, Nonrandomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continuous advancements in diabetes technologies have improved self-management for people with type 1 diabetes. Continuous glucose monitoring and automated insulin delivery systems have enhanced the quality of life and glycemic outcomes while reducing severe hypoglycemia and diabetes ketoacidosis hospitalizations. Despite these benefits, racial inequities in the use of advanced diabetes technology (ADT) persist. OBJECTIVE: This study aims to develop and evaluate a best practice advisory (BPA) within the electronic medical record (EMR) to reduce racial and ethnic disparities in ADT use. We hypothesize that an EMR-based BPA designed to standardize the prescribing of ADTs will minimize racial and ethnic disparities in ADT adoption or progression in use among pediatric and adult people with type 1 diabetes. METHODS: The Best Practice Advisories to Reduce Inequities in Technology Use (BPA-TECH) study will use a nonrandomized matched pair intervention design. Phase 1 will use qualitative methods to develop and refine the BPA, including focus groups and surveys of health care providers and people with type 1 diabetes or their caregivers. Phase 2 will evaluate the effectiveness of the BPA through a controlled before-after study of people with type 1 diabetes seen at 7 T1D Exchange Quality Improvement Collaborative (T1DX-QI) centers, with control people with type 1 diabetes matched from nonintervention T1DX-QI centers. The baseline and postintervention periods will be the 12 months before and 12 months after deployment of the BPA at the intervention centers, respectively. Eligibility criteria include people with type 1 diabetes aged ≥2 years with an EMR diagnosis of T1D during the baseline period. The primary outcome is the progression in ADT use from the baseline to postintervention periods. RESULTS: ), severe hypoglycemic events, and diabetes ketoacidosis events will be collected via the T1DX-QI coordinating center. The study is powered to detect a between-group difference of 15% in the proportion of patients in the intervention and control groups in meeting the primary endpoint. We anticipate the completion of this study by May 2027. CONCLUSIONS: The BPA-TECH study aims to leverage health IT to address racial and ethnic disparities in ADT use among people with type 1 diabetes. By standardizing the approach to ADT prescribing for people with type 1 diabetes, the BPA-TECH has the potential to promote equity in diabetes management and improve clinical outcomes. The outcomes of this study will inform future efforts to reduce health care disparities. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06931275; https://clinicaltrials.gov/search?term=NCT06931275. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/71038.
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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 | 0,045 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,011 |
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 ».