The relationship between socioeconomic status/income and prevalence of diabetes and associated conditions: A cross-sectional population-based study in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The role that socioeconomic status/income play in accounting for the increased prevalence of type 2 diabetes has not been sufficiently studied in Canada. The primary purpose of the present study was to determine the unadjusted and adjusted effect of income on type 2 diabetes. The secondary purpose was to determine the adjusted effect of income on diabetes associated conditions such as high blood pressure and being overweight or obese, and its main behavioral factor of physical inactivity. METHODS: This is a cross-sectional, population-based study. Data was analyzed from four cycles of the Canadian Community Health Survey (CCHS). It was conducted by Statistics Canada and covered the time period of 2000-2008 in the province of Saskatchewan, Canada. In this study, four separate and distinct multivariate models were built to determine the independent effect of income on type 2 diabetes and the associated conditions of high blood pressure, being overweight or obese, and physical inactivity. RESULTS: The total sample size was comprised of 27,090 residents from Saskatchewan. After statistically controlling for age, only six covariates were independently associated with type 2 diabetes prevalence including: having high blood pressure (OR = 3.26), visible minority cultural status (OR = 2.17), being overweight or obese (OR = 1.97), being of male gender (OR = 1.76), having a household income of $29,999 per year (OR = 1.63) and being physically inactive (OR = 1.15). CONCLUSIONS: In this study, household income was strongly and independently associated with type 2 diabetes prevalence, its associated conditions of high blood pressure and being overweight or obese, and its main behavioral factor of physical inactivity. We suggest that income is an important but frequently overlooked factor for type 2 diabetes and worthy of further investigation, appropriate public debate and timely policy intervention.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».