Type 2 diabetes in Canada: concentration of risk among most disadvantaged men but inverse social gradient across groups in women
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess sex-specific associations of educational and income levels with Type 2 diabetes mellitus. METHODS: Logistic regression analyses (Canadian Community Health Survey, cross-sectional) adjusted for ethnicity, immigration, urban/rural, overweight/obesity, physical inactivity, smoking, chronic conditions and regular physician. RESULTS: Compared to women with some post-secondary education, Type 2 diabetes was more likely in both high school graduates without post-secondary education [odds ratio (OR) 1.27, 95% confidence interval (CI) 1.07-1.51] and high school non-completers (OR 1.73, 95% CI 1.47-2.04); among men, definitive conclusions in high school graduates without post-secondary education could not be drawn (OR 0.93, 95% CI 0.78-1.12), but Type 2 diabetes was more likely in high school non-completers (OR 1.26, 95% CI 1.08-1.48). Compared to women with the highest income, Type 2 diabetes was three times more likely in the lowest income group (OR 2.90, 95% CI 2.25-3.73), 2.53 times more likely in the low middle income group (OR 2.53, 95% CI 1.98-3.24) and 55% more likely in the high middle income group (OR 1.55, 95% CI 1.20-2.01). Among men, Type 2 diabetes was approximately 40% more likely in both the lowest (OR 1.41, 95% CI 1.10-1.80) and low middle income groups (OR 1.39, 95% CI 1.12-1.71); definitive conclusions in the high middle income group could not be drawn (OR 1.05, 95% CI 0.87-1.28). CONCLUSIONS: In women, Type 2 diabetes increased monotonically with lower educational and income levels; in men, Type 2 diabetes was concentrated in the least educated and least affluent. Our findings support the need for policies and practices that lower diabetes risk among the most disadvantaged women and men and moderately disadvantaged women.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».