Prescription distribution and inequities in diabetes care: A comparative analysis of continuous glucose monitoring access by diabetes status, ethnicity and socio‐economic factors in England
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes affects over 3.3 million people in England, creating a significant health and economic burden. Continuous glucose monitoring (CGM) improves diabetes management but remains unevenly accessible, especially among Black and minority groups who face onset at younger ages, higher diabetes rates and complications. Updated NICE guidelines promote CGM access for all people with T1D and certain people with T2D, yet data on prescribing patterns in England are limited. This study investigates CGM prescribing across integrated care boards (ICBs) and primary care networks (PCNs), focusing on ethnicity and deprivation, to identify and address access disparities. METHODS: Cross-sectional analysis of publicly available data examined CGM prescribing patterns across England's PCNs, focusing on ethnicity and socio-economic factors. Data from OpenPrescribing, the National Diabetes Audit and Public Health England were analysed through descriptive and inferential statistics, including regression and Intraclass Correlation Coefficient (ICC) calculations, to assess disparities in prescribing ratio per 1000 people. RESULTS: Significant disparities in CGM prescribing across PCNs and ICBs are identified, shaped by ethnicity, age and socio-economic factors. The mean items prescription ratio is 4.87 per 1000 people, ranging from 0.26 to 11.59. People with T1D are generally younger, with only 15.5% over 65, compared to 52.0% in T2D. White individuals represent 83.6% of T1D cases, while South Asians and Afro-Caribbeans are more prevalent in T2D (14.5% and 5.3%, respectively). ICBs with below-average CGM prescribing have a higher percentage of Afro-Caribbean and South Asian populations compared to ICBs with above-average prescribing. For T1D, Afro-Caribbean representation is 6.7 (SD:7.0) in lower-prescribing ICBs versus 2.1 (SD:2.8) in higher-prescribing ICBs, and for T2D, it is 8.4 (10.4) versus 1.8 (SD:3.4) South Asian representation in low-prescribing ICBs is 10.6 (SD:13.7) for T1D and 21.9 (SD:20.5) for T2D, compared to 3.2 (SD:4.9) for T1D and 6.5 (SD:9.7) for T2D in higher-prescribing ICBs. CGM prescribing variance attributed to ethnicity and deprivation is 46.6% in T1D and 77.3% in T2D, indicating considerable socio-demographic impact. CONCLUSION: This study reveals significant ethnic disparities in CGM access, with Afro-Caribbean and South Asian groups facing a reduced prescribing ratio per 1000 people. Consistent NICE guideline adoption and targeted outreach are needed to improve equity in CGM access.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».