Testing a prediabetes screening approach for a Latin American population in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
otero lm, fong m, papineau d, thorne s & zanetti ml (2011) Journal of Nursing and Healthcare of Chronic Illness3, 329–338 Testing a prediabetes screening approach for a Latin American population in Vancouver, Canada Aim. To determine whether the CANRISK Diabetes Risk Assessment tool can be a useful component of a screening programme to identify risk for developing diabetes mellitus type 2 (DM) in a Latin American immigrant population in a Canadian urban health service region. Background. Diabetes mellitus type 2 prevalence is rapidly increasing and has been identified as a population health priority. Immigrants from Latin American countries are among the higher risk ethnic groups within the diverse Canadian urban population. Method. Within a larger multi-site project to validate the Public Health Agency of Canada’s CANRISK Questionnaire, we studied a convenience sample of 44 Spanish- and Portuguese-speaking Latin Americans to assess its utility as a potential component of a prediabetes risk screening approach with this population. Using a cross-sectional exploratory design, we compared CANRISK questionnaire results with values derived from controlled blood glucose testing. Data were collected from 2009–2010. Results. CANRISK assessment was readily accepted within this population when administered in study participants’ native language. Laboratory testing detected abnormal fasting plasma glucose (FPG) values in 4·7% of this population, 4·5% with abnormal oral glucose tolerance test (OGTT) in 4·5% and abnormal haemoglobin A1c values in 9·1%. In contrast, the CANRISK tool identified 11·4% of the sample to be at high risk, 9·1 at moderate risk and 43·2% at slightly elevated risk for developing DM. Conclusion. CANRISK identified candidates who might benefit from risk reduction interventions in whom biological indices typically signalling the need for attention were not yet apparent. It is easily administered with this higher risk population, and may be useful to identify a significantly wider spectrum of prediabetes risk than can be detected clinically. Relevance to clinical practice. Nurses may consider using the CANRISK questionnaire to detect DM risk within this population as an adjunct to prevention strategies aimed at reducing the incidence and prevalence of this disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».