Cardiovascular Complications and Mortality After Diabetes Diagnosis for South Asian and Chinese Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many non-European ethnic groups have an increased risk for diabetes; however, the published literature demonstrates considerable uncertainty about the rates of diabetes complications among minority populations. The objective of this study was to determine the risks of cardiovascular complications and of mortality after diabetes diagnosis for South Asian and Chinese patients, compared with European patients. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A population-based cohort study identified all 491,243 adults with newly diagnosed diabetes in Ontario, Canada, between April 2002 and March 2009. Subjects were followed until March 2011 for the first occurrence of any cardiovascular complication of diabetes (coronary artery disease, stroke, or lower-extremity amputation) and for all-cause mortality. Median follow-up was 4.7 years. RESULTS: The crude incidence of cardiovascular complications after diabetes diagnosis was 17.9 per 1,000 patient-years among European patients, 12.0 among South Asian patients, and 7.7 among Chinese patients. After adjusting for baseline characteristics, the cause-specific hazard ratios (HRs) for cardiovascular complications relative to European patients were 0.95 (95% CI 0.90-1.00; P = 0.056) and 0.50 (0.46-0.53; P < 0.001) for South Asian and Chinese patients, respectively. Mortality was lower for both minority groups (adjusted HR for South Asian patients 0.56 [95% CI 0.52-0.60]; P < 0.001; for Chinese patients 0.58 [0.55-0.62]; P < 0.001). CONCLUSIONS: Chinese patients were at substantially lower risk than European patients for cardiovascular complications after diabetes diagnosis, whereas South Asian patients were at comparable risk. Mortality after diabetes diagnosis was markedly lower for both minority populations.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».