Universal drug coverage and socioeconomic disparities in major diabetes outcomes. Diabetes Care 35
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVEdDue in large part to effective pharmacotherapy, mortality rates have fallen sub-stantially among those with diabetes; however, trends have been less favorable among those of lower socioeconomic status (SES), leading to a widening gap in mortality between rich and poor. We examined whether income disparities in diabetes-related morbidity or mortality decline after age 65, in a settingwheremuch of health care is publicly funded yet universal drug coverage starts only at age 65. RESEARCH DESIGN ANDMETHODSdWe conducted a population-based retrospec-tive cohort study using administrative health claims from Ontario, Canada. Adults with diabetes (N = 606,051) were followed from 1 April 2002 to 31 March 2008 for a composite outcome of death, nonfatal acute myocardial infarction (AMI), and nonfatal stroke. SES was based on neigh-borhood median household income levels from the 2001 Canadian Census. RESULTSdSES was a strong predictor of death, nonfatal AMI, or nonfatal stroke among those,65 years of age (adjusted hazard ratio [HR] 1.51 [95 % CI 1.45–1.56]) and exerted a lesser effect among those$65 years of age (1.12 [1.09–1.14];P, 0.0001 for interaction), after adjusting for age, sex, baseline cardiovascular disease (CVD), diabetes duration, comorbidity, and health care utiliza-tion. SES gradients were consistent for all groups,65 years of age. Similar findings were noted for
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».