Uptake of Publicly Funded Flash Glucose Monitoring Systems: A Population-based Cohort Study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this study we investigated uptake of flash glucose monitoring (FGM) among Ontario residents ≥66 years of age who require insulin and are eligible for Ontario's universal drug coverage program (the Ontario Drug Benefit [ODB]). Specifically, we assessed differences based on immigration status. METHODS: Using administrative data, we conducted a population-based, repeated cross-sectional study among Ontarians ≥66 years of age with insulin-requiring diabetes between September 1, 2019, and March 31, 2023. The primary outcome was the monthly rate of unique individuals receiving publicly funded FGM through the ODB program. We compared characteristics of FGM users based on immigration status by considering demographic, neighbourhood, and health-care use factors. RESULTS: We found a total of 14,151 immigrants and 85,710 long-term residents who had FGM over the study period. In the first month of funding, the rate of new users was lower among immigrants (37.1 per 1,000) compared with long-term residents (48.8 per 1,000). Rates peaked at 98.0 and 96.0 per 1,000, for immigrants and long-term residents respectively, in October 2019, declining thereafter and stabilizing in April 2020. Immigrants receiving FGM were younger, more likely to reside in neighbourhoods with greater racialized and newcomer populations, and more likely to have received noninsulin diabetes medications in the prior year, when compared with long-term residents receiving FGM. CONCLUSIONS: We observed significant FGM uptake in the first months after public funding among both immigrants and long-term residents. Although long-term residents showed slightly higher initial uptake, differences between groups were minimal after the first month of funding.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».