The role of ethnicity in predicting diabetes risk at the population level
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current form of the diabetes population risk tool (DPoRT) includes a non-specific category of ethnicity in concordance with publicly data available. Given the importance of ethnicity in influencing diabetes risk and its significance in a multi-ethnic population, it is prudent to determine its influence on a population-based risk prediction tool. OBJECTIVE: To apply and compare the DPoRT with a modified version that includes detailed ethnic information in Canada's largest and most ethnically diverse province. METHODS: Two additional diabetes prediction models were created: a model that contained predictors specific to the following ethnic groups--White, Black, Asian, south Asian, and First Nation; and a reference model which did not include a term for ethnicity. In addition to discrimination and calibration, 10-year diabetes incidence was compared. The algorithms were developed in Ontario using the 1996-1997 National Population Health Survey (N=19,861) and validated in the 2000/2001 Canadian community health survey (N=26,465). RESULTS: All non-white ethnicities were associated with higher risk for developing diabetes with south Asians having the highest risk. Discrimination was similar (0.75-0.77) and sufficient calibration was maintained for all models except the detailed ethnicity models for males. DPoRT produced the lowest overall ratio between observed and predicted diabetes risk. DPoRT identified more high risk cases than the other algorithms in males, whereas in females both DPoRT and the full ethnicity model identified more high risk cases. Overall DPoRT and full ethnicity algorithms were very similar in terms of predictive accuracy and population risk. CONCLUSION: Although from the individual risk perspective, incorporating information on ethnicity is important, when predicting new cases of diabetes at the population level and accounting for other risk factors, detailed ethnic information did not improve the discrimination and accuracy of the model or identify significantly more diabetes cases in the population.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle