Primary care insights on the management of diabetes: results from a mixed method study of care changes and impacts during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, primary care manages most diabetes care. The COVID-19 pandemic disrupted primary care, reducing access to care and monitoring. OBJECTIVES: We aim to describe changes in diabetes monitoring during the first 21 months of the pandemic, patients' experiences with these changes, and impact on HbA1c and blood pressure (BP) control. METHODS: We conducted a two-phase mixed methods study: (i) A retrospective pre-post cohort study using de-identified electronic medical record data to compare HbA1c and BP measurement frequency and results in diabetic patients prepandemic (22 June 2018 to 12 March 2020) and during the pandemic (13 March 2020 to 3 December 2021); (ii) A qualitative descriptive analysis using semistructured interviews to understand patient experiences navigating diabetes care during the pandemic. RESULTS: The cohort included 84 617 patients with validated diabetes case definition. Proportion of patients with <1 HbA1c test increased by 10% during the pandemic. For those with ≥1 test, mean HbA1c remained unchanged [mean (SD) HbA1cPre: 7.2 (1.3); HbA1cDuring: 7.2 (1.3); P = .51]. Proportion of patients with <1 BP measurement increased by 23%. For those with ≥1 measurement, mean BP remained clinically similar [mean (SD) sBPPre: 131.8 (13.7); sBPDuring: 132.9 (15.2); P < .01. Mean dBPPre: 74.9 (8.6); dBPDuring: 75.1 (9.1); P = .63]. Nineteen participants were interviewed, discussing virtual care, challenges with self-monitoring, and self-management strategies. CONCLUSIONS: Mean HbA1c and BP values remained clinically stable during the pandemic despite reductions in monitoring frequency, likely due to continuity of care and patient self-management. Future research should evaluate a de-intensified frequency of diabetes monitoring and address care gaps.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».