The Darkening Cloud of Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to evaluate the changes in cardiovascular-related health care utilization (drug therapies, hospitalizations) and mortality for the diabetic population during a 9-year period in Saskatchewan, Canada. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We identified annual diabetes prevalence rates for people aged >or=30 years between 1993 and 2001 from the administrative databases of Saskatchewan Health. Annual rates of evidence-based drug therapies (antihypertensives, ACE inhibitors, beta-blockers, calcium channel blockers, 3-hydroxy-3-metaglutaryl coenzyme A reductase inhibitors [statins]), hospitalizations for cerebrovascular and cardiac events, and all-cause mortality were estimated. Rates were direct age and sex standardized using the 2001 Canadian population, and trends over time were assessed using Joinpoint regression. RESULTS: From 1993 to 2001, diabetes prevalence increased 34% (4.7-6.5%, P < 0.001) with the highest rates in men and those aged >or=65 years. The rate of increase in diabetes prevalence appeared to slow in those aged <65 years (P < 0.01 for trend). Significant increased use of evidence-based drug therapies was observed (41% increase in antihypertensive agents, 97% increase in ACE inhibitors, 223% increase in statin therapies; all P < 0.05 for trend). During this period, both cerebrovascular and cardiac-related hospitalizations declined by 36% (9.5 vs. 6.1 per 1,000) and 19% (38.0 vs. 30.6 per 1,000) (P < 0.05 for trends), respectively, with similar reductions regardless of sex. No change in all-cause mortality was observed (17.7 vs. 17.8 deaths per 1,000; P > 0.05). CONCLUSIONS: During our period of study, there was an increase in the utilization of evidenced-based drug therapies in people with diabetes and reductions in cardiovascular-related hospitalizations. Despite this, we observed no change in all-cause mortality.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».