Incidence of Major Cardiovascular Events in Immigrants to Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immigrants from ethnic minority groups represent an increasing proportion of the population in many high-income countries but little is known about the causes and amount of variation between various immigrant groups in the incidence of major cardiovascular events. METHODS AND RESULTS: We conducted the Cardiovascular Health in Ambulatory Care Research Team (CANHEART) Immigrant study, a big data initiative, linking information from Citizenship and Immigration Canada's Permanent Resident database to nine population-based health databases. A cohort of 824 662 first-generation immigrants aged 30 to 74 as of January 2002 from eight major ethnic groups and 201 countries of birth who immigrated to Ontario, Canada between 1985 and 2000 were compared to a reference group of 5.2 million long-term residents. The overall 10-year age-standardized incidence of major cardiovascular events was 30% lower among immigrants compared with long-term residents. East Asian immigrants (predominantly ethnic Chinese) had the lowest incidence overall (2.4 in males, 1.1 in females per 1000 person-years) but this increased with greater duration of stay in Canada. South Asian immigrants, including those born in Guyana had the highest event rates (8.9 in males, 3.6 in females per 1000 person-years), along with immigrants born in Iraq and Afghanistan. Adjustment for traditional risk factors reduced but did not eliminate differences in cardiovascular risk between various ethnic groups and long-term residents. CONCLUSIONS: Striking differences in the incidence of cardiovascular events exist among immigrants to Canada from different ethnic backgrounds. Traditional risk factors explain part but not all of these differences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».