Comparing Health of People with Heart Disease in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart disease is among the leading causes of death in the U.S. and Canada. Despite the U.S.'s higher spending on health care, it is unclear whether persons with heart disease fare better in one country or the other.Methods: To evaluate and compare the health of people aged 45 and older in the U.S. and Canada, we drew upon the Joint Canada-U.S. Survey of Health (JCUSH), a random telephone interview conducted from 2002 to 2003. We used self-reported fair or poor health, disability, and functional impairment as dependent variables in logistic regressions, which controlled for demographic variables and other risk factors.Results: Adjusting for covariates, Canadian respondents with heart disease reported better health as measured by disability, but there was no difference for functional impairment or self-reported fair or poor health. The odds ratios (Canada:U.S.) were 1.10 (p=0.69) for fair or poor health, 0.56 (p=0.06) for disability, and 0.78 (p=0.32) for functional impairment.Conclusions: Our results indicate that people with heart disease are in better health in Canada as measured by disability, but there is no difference for overall self-reported health or functional impairment. Further research must be done to determine the cause of outcomes differences among heart disease patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».