Temporal trends in cardiovascular disease risk factors among white, South Asian, Chinese and black groups in Ontario, Canada, 2001 to 2012: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine ethnic-specific temporal trends in cardiovascular risk factors in Ontario between 2001 and 2012. DESIGN: A population-based repeated cross-sectional study. SETTING: Ontario, Canada. PARTICIPANTS: 219,276 participants of the Canadian Community Health Survey (205,326 white, 5620 South Asian, 4368 Chinese and 3962 black) during the period 2001 to 2012. MAIN OUTCOME MEASURES: Age-standardised ethnic-sex-specific prevalence of cardiovascular risk factors for three time periods: 2001-2004, 2005-2008 and 2009-2012 among Canada's four major ethnic groups: white, South Asian, Chinese and black. RESULTS: During the study period, the prevalence of diabetes increased 2.3-fold (p = 0.0001) among South Asian males and 1.9-fold (p = 0.02) among black females. The prevalence of obesity (body mass index ≥ 30 kg/m(2)) increased over time across all ethnic groups, with the largest relative increases observed among males of Chinese (2.1-fold increase, p = 0.04) and black (1.7-fold increase, p = 0.06) descent. The prevalence of hypertension increased the most among black females. Smoking prevalence decreased by more than 20% among South Asian, Chinese and white females. Overall, South Asian males and black males and females showed the greatest declines in cardiovascular health over the study period. CONCLUSIONS: We observed important ethnic differences in the temporal trends in cardiovascular risk factor profiles in Ontario. Awareness of the direction and magnitude of these risk factor trends may be useful in informing targeted strategies for preventing cardiovascular diseases in multiethnic populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».