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Enregistrement W2141886030 · doi:10.12927/hcq..18920

ICES Report: The Growing Prevalence of Diabetes in Ontario: Are We Prepared?

2007· article· en· W2141886030 sur OpenAlexaffabout
Lorraine L. Lipscombe

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBest practiceDiabetes mellitusMedicineEnvironmental healthBusinessFamily medicineEconomicsManagementEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Issue The number of persons with diabetes worldwide has increased dramatically over the past 20 years, making it one of the most burdensome diseases of our time. It is one of the leading causes of blindness and end-stage renal disease, and an important cause of cardiovascular complications. Furthermore, the treatment is complex and costly, with the direct healthcare costs of diabetes ranging from 2.5 to 15% of health budgets. Rates of diabetes are expected to continue to increase over time. The World Health Organization (WHO) predicted that the global diabetes prevalence rate among adults would reach 6.4% by 2030, representing a 60% increase since 1995 and a 39% rise from 2000. However, these projections may be underestimates as they were based on an unwarranted assumption that obesity rates would remain constant. In a recent study, scientists at Ontario’s Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) described trends in diabetes prevalence, incidence and mortality in Ontario, from 1994/95 (April 1, 1994 to March 31, 1995) to 2004/05 (April 1, 2004 to March 31, 2005). The Growing Prevalence of Diabetes in Ontario: Are We Prepared?

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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