Primary Care Provider Adherence to the Canadian Diabetes Association Clinical Practice Guideline for Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes mellitus is the leading cause of chronic kidney disease (CKD) requiring dialysis and contributes to one-half of all new dialysis cases each year in Canada. Despite the ability to stop or slow the progression of CKD through early detection and intervention, CKD continues to rise, in part, due to providers’ lack of knowledge of and adherence to established national clinical practice guidelines (CPGs). Methods: A quality improvement project was implemented in a rural, primary care clinic to enhance provider knowledge of the current CPG recommendations for CKD screening before and after a provider-specific educational intervention. Results: The educational intervention improved provider knowledge of and confidence in screening for renal disease in diabetic patients. The average numbers of diabetic patients screened for renal disease improved each year, with 85.5% being screened in 2015-2016, resulting in a net increase of 31.5%. In addition, modifiable risk factor screening by providers also improved in the same period, including measures of weight, blood pressure, lipids, and glycosylated hemoglobin levels. Conclusion: Increasing primary provider awareness and knowledge, through education, can foster early recognition and management of CKD in diabetes and ultimately improve renal health outcomes in the diabetic population.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».