Adherence to Type 1 Diabetes Care Visits After Transfer From Pediatric to Adult Care: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objectives of this study were to describe health care utilization by adolescents and young adults with type 1 diabetes after transfer from pediatric to adult care and to determine predictors of nonadherence to diabetes care visits after this transition. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This was a prospective cohort study following adolescents with type 1 diabetes for 18 months after their last pediatric visit from 2017 to 2021. We assessed health care utilization using Quebec health administrative data. The primary exposure was delay in establishing adult diabetes care, defined as a delay of >6 months between the last pediatric and the first adult diabetes care visit. Secondary exposures were self-reported self-efficacy, transition readiness, and diabetes distress before transferring to adult care. The primary outcome was nonadherence, defined as having gap(s) of >6 months between adult diabetes care visits. Secondary outcomes were one or more diabetes-related emergency department (ED) visit and one or more diabetes-related hospitalization. We used multivariable logistic regression to identify predictors of nonadherence to diabetes care visits after transition to adult care. RESULTS: Fifteen of 74 participants (20%) had delays in establishing adult diabetes care. Twenty participants (27%) were nonadherent to adult diabetes care visits. Six participants (8.1%) had one or more ED visit, and one participant (1.4%) was hospitalized after transferring to adult care. Delay in establishing adult care was associated with subsequent nonadherence to adult diabetes care visits (adjusted odds ratio 29.9, 95% CI 5.3-169.9). CONCLUSION: Health care utilization after transfer to adult care is suboptimal in young adults with type 1 diabetes. Delayed transfer of care puts young adults at risk of disengaging from adult diabetes care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».