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Enregistrement W1988174865 · doi:10.1186/1472-6874-4-s1-s16

Diabetes in Canadian Women

2004· article· en· W1988174865 sur OpenAlexaffabout
Catherine A. Kelly, Gillian L. Booth

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusMedicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HEALTH ISSUE: Diabetes mellitus (DM) is a chronic health condition affecting 4.8% of Canadian adults >/= 20 years of age. The prevalence increases with age. According to the National Diabetes Surveillance System (NDSS) (1998-1999), approximately 12% of Canadians aged 60-74 years are affected. One-third of cases may remain undiagnosed. The projected increase in DM prevalence largely results from rising rates of obesity and inactivity. KEY FINDINGS: DM in Canada appears to be more common among men than women. However, among Aboriginal Canadians, two-thirds of affected individuals are women. Although obesity is more prevalent among men than women (35% vs. 27%), the DM risk associated with obesity is greater for women. Socio-economic status is inversely related to DM prevalence but the income-related disparities are greater among women. Polycystic ovarian syndrome affects 5-7% of reproductive-aged women and doubles their risk for DM. Women with gestational diabetes frequently develop DM over the next 10 years. DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: Studies of at risk ethnic/racial groups and women with gestational diabetes are needed. Age and culturally sensitive programs need to be developed and evaluated. Studies of low-income diabetic women are required before determining potential interventions. Lifestyle programs in schools and workplaces are needed to promote well-being and combat obesity/inactivity, together with lobbying of the food industry for needed changes. High depression rates among diabetic women influence self-care ability and health care expenditures. Health professionals need further training in the use of effective counseling skills that will assist people with DM to make and maintain difficult behavioural changes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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