Identifying persons at risk for developing type 2 diabetes in a concentrated population of high risk ethnicities in Canada using a risk assessment questionnaire and point-of-care capillary blood HbA1cmeasurement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amidst the growing health care burden created by diabetes, this study aimed to assess the utility of a prediabetes/type 2 diabetes risk questionnaire in high risk ethnic communities in Toronto Canada. METHODS: Participants (n = 691) provided questionnaire responses and capillary blood tests collected via fingerstick and results were analysed for HbA1c using the Bio-Rad in2it point-of-care device. The Bland-Altman method was used to compare point-of-care HbA1c analysis (Bio-Rad, boronate affinity chromatography) to that using high performance liquid chromatography. ANOVA and linear regression were performed to investigate the relationship between questionnaire and blood data. RESULTS: Mean (± SD) HbA1c was 5.99% ± 0.84 and the Bland-Altman analysis revealed no significant biases HbA1c (bias = 0.039, 95% limits of agreement = -1.14 to 1.22). ANOVA showed that with increasing risk classification based on questionnaire answers (with the exception of "moderate"-to-"high"), there was a significant increase in mean HbA1c (Welch Statistic 30.449, p < 0.001). Linear regression revealed that the number of high risk parents, age category, BMI, physical activity participation and previous diagnosis of high blood sugar were significant contributors (p < 0.05) to the variance in HbA1c. CONCLUSIONS: Though not a substitute for established diagnostic protocols, the use of a risk questionnaire can be an accurate, low cost, educational and time efficient method for assessment of type 2 diabetes risk. The early detection of prediabetes and type 2 diabetes is vital to increased awareness and opportunity for intervention with the goal of preventing or delaying the progression of type 2 diabetes and the known associated complications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».