Summary Background and objectives Compared with non-First Nations, First Nations People with diabetes experience
Notice bibliographique
Résumé
higher rates of kidney failure and death, which may be related to disparities in care. This study examined First Nations and non-First Nations People with diabetes for differences in quality indicators and their association with kidney failure and death. Design, setting, participants, & measurementsAdults with diabetes and an outpatient creatinine in Alberta from 2005 to 2008were identified. Logistic regressionwas used to determine the likelihood of process of care indicators (measurement of urine albumin/creatinine ratio [ACR], LDL, and hemoglobin A1C [A1C]) and surrogate outcome indicators (achievement of LDL andA1C targets). Cox regressionwas used to determine the association between lack of achievement of indicator targets and each of kidney failure and death. Results This study identified 140,709 non-First Nations and 6574 First Nations People with diabetes. There was a significant interaction between First Nations status and CKD for the outcomes (P,0.01); therefore, results are stratified by CKD. Among participants without CKD, First Nations People were less likely to receive process of care indicators and achieve target A1C compared with non-First Nations People. For those with CKD, First Nations Peoplewere as likely to receive these indicators (other than LDL) and achieve LDL andA1C targets. Lack of LDL andA1C assessment and achievement of targets were associatedwith increased risk of kidney failure and death similarly for both groups. Conclusions Compared with non-First Nations, First Nations People with diabetes but without CKD experience disparities in assessment of quality indicators and achievement of A1C target.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».