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Enregistrement W4409979848 · doi:10.1111/dom.16426

Social disadvantage and technology use among adults with type 1 diabetes in Quebec: A cross‐sectional study using data from the Canadian <scp>T1D</scp> ( <scp>BETTER</scp> ) Registry

2025· article· en· W4409979848 sur OpenAlexafffundabout
Parisa Khodabandehloo, Patience Fakembe, Joyeuse Senga, Rayzel Shulman, Lorraine L. Lipscombe, Holly O. Witteman, Ananya Banerjee, Justin Presseau, Meranda Nakhla, Maman Joyce Dogba, Leif E. Lovblom, Rémi Rabasa‐Lhoret, Anne‐Sophie Brazeau, Adhiyat Najam, Wajeeha Cheema, Christine MacGibbon, Alanna Weisman

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensDiabetes CanadaMontreal Clinical Research InstituteMcGill University Health CentreUniversity of OttawaMcGill UniversityUniversité LavalUniversity of TorontoPublic Health OntarioUniversité de MontréalHospital for Sick ChildrenUniversity Health NetworkOttawa HospitalCentre hospitalier universitaire de QuébecLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesBreakthrough T1D CanadaNovo NordiskSanofiDiabetes CanadaEli Lilly and CompanyCanadian Institutes of Health ResearchDiabetes Action Research and Education Foundation
Mots-clésMedicineOdds ratioDisadvantageOddsInsulin pumpCross-sectional studyType 1 diabetesDemographyInsulinLogistic regressionConfidence intervalDiabetes mellitusGerontologyEnvironmental healthInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: We evaluated associations between social disadvantage and insulin pump and continuous glucose monitor (CGM) use among adults with type 1 diabetes (T1D) in Quebec, Canada, where public funding is available for CGM but not for insulin pumps. MATERIALS AND METHODS: We conducted a cross-sectional analysis using self-reported survey data collected from April 2019 to October 2023. Primary exposures were social disadvantage indicators (Race, income, education, employment, insurance, immigration, rural/urban location). Primary outcomes were insulin pump and CGM use. Logistic regression was used to assess associations between social disadvantage indicators and the odds of insulin pump and CGM use. RESULTS: Among 2380 adults with T1D, 37.4% used insulin pumps and 82.5% used CGM. Insulin pump use was lower among those with income <$80 000 (odds ratio [OR] 0.64 [95% confidence interval 0.50-0.82]), no post-secondary education (OR 0.62 [0.46-0.85]), non-White Race (OR 0.47 [0.30-0.73]) and public insurance (OR 0.47 [0.35-0.62]). CGM use was lower only among those with income <$80 000 (OR 0.61 [0.45-0.83]) and public insurance (OR 0.61 [0.45-0.83]). Odds of insulin pump and CGM use were successively lower with an increasing number of social disadvantage indicators. Insulin pump and CGM use were both associated with lower HbA1c but not severe hypoglycaemia or diabetes hospitalisation. CONCLUSIONS: Social disadvantage is associated with lower uptake of insulin pumps and CGM among Quebec adults with T1D, though public funding partially mitigates disparities in CGM use. Given the benefits and increasing recommendations for automated insulin delivery, strategies to increase the uptake of diabetes technologies among socially disadvantaged individuals are required. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: Social disadvantage is linked to lower use of insulin pumps and CGM in adults with T1D in Quebec. Public funding narrows CGM disparities, but broader equity strategies are needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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