Indicators of self‐rated health in the Canadian population with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Self-rated health is a widely used measure of general health assessing risk factors and poor health outcomes in health surveys and clinical settings. The characteristics of self-rated health may be different in populations with specific chronic conditions, such as populations with diabetes. This study investigates the characteristics of self-rated health in a Canadian community sample of people with diabetes. METHODS: Self-rated health was obtained from 1837 adults with Type 2 diabetes participating in the Montreal Diabetes Health and Well-Being Study. Global disability and depression were assessed using the World Health Organization Disability Assessment Schedule II and the Patient Health Questionnaire, respectively. Logistic regressions studied the association between self-rated health and depression, disability, diabetes-related characteristics, socio-demographic factors, social support and lifestyle-related behaviours in both men and women. RESULTS: Participants' answers were dichotomized into excellent/very good/ good (78%) and fair/poor (22%) self-rated health. Both depression (men: odds ratio 1.9, 95% CI 1.4-2.6; women: odds ratio 1.5, 95% CI 1.2-1.9) and disability (men: odds ratio 1.7, 95% CI 1.4-1.9; women: odds ratio 1.7, 95% CI 1.5-1.9) were associated with fair/poor self-rated health. The associations remained unchanged even after controlling for diabetes characteristics. After controlling for confounding variables, chronic conditions were associated with fair/poor self-rated health in both men and women. Obesity was associated with fair/poor self-rated health in women only, while lifestyle behaviours such as being physically active and alcohol consumption were associated with good/very good/excellent self-rated health in men. CONCLUSIONS: In men and women, depression and disability are important factors that are associated with self-rated health in a large sample of individuals with Type 2 diabetes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».