A diabetes mellitus in the First Nations population of British Columbia, Canada. Part 1. Mortality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe mortality from diabetes mellitus or related diseases among residents of the province of British Columbia, Canada during the 6-year period 1991-1996, comparing the First Nations population (people with Indian Status) to the population of BC who are not Status Indian. STUDY DESIGN: A data base of all deaths during the 6-year period was created for this purpose. The number of deaths were tabulated using the 3-digit ICD-9 code for diabetes mellitus or a related disease, when they were recorded as the Underlying Cause of Death. Indirect standardization was used to adjust for age and gender differences between the two populations. RESULTS: For diabetes, Status Indian males had a Standardized Mortality Ratio (SMR) of 1.5 compared to other BC males (95% confidence interval 1.0 to 2.6). Status Indian females had an SMR of 2.2 (95% CI 1.5 to 4.5). Age-specific rates of death from diabetes were higher among Status Indian persons, for males aged 50 to 84 and females aged 45 to 84 years. Status Indian persons also Experienced higher mortality from cardiovascular and renal disease. CONCLUSIONS: In British Columbia, death from diabetes mellitus or a related disease was more common among First Nations people than in the rest of the population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».