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Enregistrement W2036694081 · doi:10.1159/000097856

Stroke Associated with Diabetes among Canadians: Sex and Age Differences

2006· article· en· W2036694081 sur OpenAlexafffundabout
Mei‐Hsiang Lin, Yue Chen, Ronald J. Sigal

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDiabetes CanadaCanadian Diabetes Association
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusStroke (engine)Logistic regressionDemographyGerontologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the age and sex variations in the relationship between diabetes and stroke. METHODS: This analysis was based on data from 61,327 Canadians > or =45 years of age who participated in the Canadian Community Health Survey in 2000-2001. Logistic regression analysis was conducted to evaluate the association between diabetes and stroke, and effect modification by age and sex. RESULTS: The association between diabetes and stroke was stronger in the 45- to 64-year age group than the > or =65 year age group in men but not in women. The increased risk of stroke associated with diabetes was much stronger in men (adjusted OR = 3.86, 95% CI = 2.44-6.13) than in women (adjusted OR = 1.63, 95% CI = 0.88-2.99), and this difference was only observed in the younger age group. The results were similar after further adjustment for hypertension and heart disease. CONCLUSIONS: There is a stronger association between stroke and diabetes in men than in women 45-64 years of age, suggesting men are more susceptible to stroke than women when they have diabetes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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