Gender differences in the impact of poverty on health: disparities in risk of diabetes‐related amputation
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess the combined impact of socio-economic status and gender on the risk of diabetes-related lower extremity amputation within a universal healthcare system. METHODS: We conducted a population-based cohort study using administrative health databases from Ontario, Canada. Adults with pre-existing or newly diagnosed diabetes (N = 606 494) were included and the incidence of lower extremity amputation was assessed for the period 1 April 2002 to 31 March 2009. Socio-economic status was based on neighbourhood-level income groups, assigned to individuals using the Canadian Census and their postal code of residence. RESULTS: Low socio-economic status was associated with a significantly higher incidence of lower extremity amputation (27.0 vs 19.3 per 10,000 person-years in the lowest (Q1) vs the highest (Q5) socio-economic status quintile. This relationship persisted after adjusting for primary care use, region of residence and comorbidity, and was greater among men (adjusted Q1:Q5 hazard ratio 1.41, 95% CI 1.30-1.54; P < 0.0001 for all male gender-socio-economic status interactions) than women (hazard ratio 1.20, 95% CI 1.06-1.36). Overall, the incidence of lower extremity amputation was higher among men than women (hazard ratio for men vs women: 1.87, 95% CI 1.79-1.96), with the greatest disparity between men in the lowest socio-economic status category and women in the highest (hazard ratio 2.39, 95% CI 2.06-2.77 and hazard ratio 2.30, 95% CI 1.97-2.68, for major and minor amputation, respectively). CONCLUSIONS: Despite universal access to hospital and physician care, we found marked socio-economic status and gender disparities in the risk of lower extremity amputation among patients with diabetes. Men living in low-income neighbourhoods were at greatest risk.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».