Impact of the COVID-19 Pandemic and Control Measures on Screening and Diagnoses of Type 2 Diabetes in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In British Columbia (BC), Canada, COVID-19 and associated control measures impacted routine care for patients with diabetes. Some of these measures may have impacted timely screening and diagnosis of type 2 diabetes. We assessed the impact of control measures on screening and diagnosis of type 2 diabetes in BC. METHODS: We used data from the BC COVID-19 Cohort, which includes COVID-19 and healthcare administrative data on all residents of BC. We assessed and compared screening (≥40 yrs) and diagnosis (≥18 yrs) of diabetes among the adult population during the pandemic period (1 April 2020-31 December 2022), with 1 January 2016-31 March 2020 used as a historical reference period. We used interrupted time series with generalized additive models to evaluate the impact of policy measures on screening and diagnoses trends. RESULTS: We observed an initial decline in the mean number of screenings and diagnoses. In the third post-policy phase (January 2022-December 2022), there was a 4.8% (-5.1, 15.4) increase in screenings while after an initial reduction in diabetes diagnoses, we observed a significant increase of 31.6% (17.8, 46.6) in the third post-policy phase. Further stratification by age and sex showed the entire increase in diagnoses trends was driven by younger females with a 56.4% (25.1, 92.9) and 58.7% (38.2, 81.3) increment in diagnoses in the 18-29 and 40-49 age groups, respectively. CONCLUSIONS: The initial reduced number of screenings and diagnoses followed by the significant upward trend in diabetes diagnoses in the later post-policy phase have important clinical and public health implications. Further research is needed to understand the post-pandemic increase in diabetes among females.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».