Age modification of diabetes-related hospitalization among First Nations adults in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to determine the modifying effects of age and multimorbidity on the association between First Nations status and hospitalizations for diabetes-specific ambulatory care sensitive conditions (ACSC). FINDINGS: We identified 183,654 adults with diabetes from Alberta Canada, and followed them for one year for the outcome of hospitalization or emergency department (ED) visit for a diabetes-specific ACSC. We used logistic regression to determine the association between First Nations status and the outcome, assessing for effect modification by age and multimorbidity with interaction terms. In a model adjusting for age, age(2), baseline A1c, duration of diabetes, and multimorbidity, First Nations people were at greater risk than non-First Nations to experience a diabetes-specific hospitalization or ED visit (unadjusted odds ratio [OR] 3.74; 95% confidence interval [CI]: 3.45-4.07). After adjustment for relevant covariates, this association varied by age (interaction: p = 0.018): adjusted OR 3.94 (95% CI: 3.11-4.99) and 5.74 (95% CI: 3.36-9.80) for First Nations compared to non-First Nations at ages 30 and 80 years, respectively. CONCLUSIONS: Compared with non-First Nations, older First Nations patients with diabetes are at greater risk for diabetes-specific hospitalizations. Older First Nations patients with diabetes should be given priority access to primary care services as they are at greatest risk for requiring hospitalization for stabilization of their condition.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».