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Enregistrement W1970076230 · doi:10.2337/diacare.27.2.407

Health-Related Quality of Life and Health-Adjusted Life Expectancy of People With Diabetes in Ontario, Canada, 1996–1997

2004· article· en· W1970076230 sur OpenAlexaffabout
Douglas G. Manuel, Susan Schultz

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyMedicineDiabetes mellitusGerontologyQuality of life (healthcare)PopulationPublic healthDemographyEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To estimate the burden of illness from diabetes using a population health survey linked to a population-based diabetes registry. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Measures of health-related quality of life (HRQOL) from the 1996/97 Ontario Health Survey (n = 35,517) were combined with diabetes prevalence and mortality data from the Ontario Diabetes Database (n = 487,576) to estimate the impact of diabetes on life expectancy, health-adjusted life expectancy (HALE), and HRQOL. RESULTS: Life expectancy of people with diabetes was 64.7 and 70.7 years for men and women, respectively-12.8 and 12.2 years less than that for men and women without diabetes. Diabetes had a large impact on instrumental and basic activities of daily living, more so than on functional health. HALE was 58.3 and 62.7 years, respectively, for men and women-11.9 and 10.7 years less than that of men and women without diabetes. Eliminating diabetes would increase Ontario life expectancy by 2.8 years for men and 2.6 years for women; HALE would increase by 2.7 and 3.2 years for men and women, respectively. CONCLUSIONS: The burden of illness from diabetes in Ontario is considerable. Efforts to reduce diabetes would likely result in a "compression of morbidity." An approach of estimating diabetes burden using linked data sources provides a robust approach for the surveillance of diabetes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations149
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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