Multidisciplinary Care in a Public University Family Medicine Group in Québec (Canada): Data on Patients’ Follow-Up and Cardiometabolic Risk Management
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Generating real-world data on the efficacy of multidisciplinary care in cardiometabolic risk management is essential to ensure that guidelines are both applicable and effective, especially in public healthcare settings, where organizational structures may impede healthcare professionals’ agility. This study aimed to generate data on patient follow-up and cardiometabolic risk management during the early years of a public university family medicine group in Québec (Canada) that provides multidisciplinary care to adults with cardiometabolic conditions, in order to evaluate the implementation and effectiveness of its care model. Methods: This was a retrospective longitudinal study. Patients treated at the clinic from 31 January 2020 (clinic opening) to 8 May 2024 (n = 96) were invited to consent to the use of their medical data for research. Results: A total of 52 patients consented and were included in the study. Upon entry at the clinic, >90% of patients had anthropometry and blood pressure (BP) measured, but plasma glucose and lipids were assessed among 50% and 79% of patients, respectively. A total of 36 patients completed the personalized multidisciplinary care program. No evidence of associations between the total number of appointments or appointments with the registered dietitian specifically with changes in BMI, waist circumference, and BP was found. However, each pharmaceutical intervention was associated with a −0.51 cm (95%CI: −1.03, 0.02; p = 0.06) change in waist circumference and a −1.49 mm Hg (95%CI: −2.56, −0.43, p = 0.01) change in diastolic BP. Conclusions: These data highlight the challenges of implementing a research-oriented clinic within Québec’s public healthcare system.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».