Age- and sex-related prevalence of diabetes mellitus among immigrants to Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of immigrants to Canada originate from the developing world, where the most rapid increase in prevalence of diabetes mellitus is occurring. We undertook a population-based study involving immigrants to Ontario, Canada, to evaluate the distribution of risk for diabetes in this population. METHODS: We used linked administrative health and immigration records to calculate age-specific and age-adjusted prevalence rates among men and women aged 20 years or older in 2005. We compared rates among 1,122,771 immigrants to Ontario by country and region of birth to rates among long-term residents of the province. We used logistic regression to identify and quantify risk factors for diabetes in the immigrant population. RESULTS: After controlling for age, immigration category, level of education, level of income and time since arrival, we found that, as compared with immigrants from western Europe and North America, risk for diabetes was elevated among immigrants from South Asia (odds ratio [OR] for men 4.01, 95% CI 3.82-4.21; OR for women 3.22, 95% CI 3.07-3.37), Latin America and the Caribbean (OR for men 2.18, 95% CI 2.08-2.30; OR for women 2.40, 95% CI: 2.29-2.52), and sub-Saharan Africa (OR for men 2.31, 95% CI 2.17-2.45; OR for women 1.83, 95% CI 1.72-1.95). Increased risk became evident at an early age (35-49 years) and was equally high or higher among women as compared with men. Lower socio-economic status and greater time living in Canada were also associated with increased risk for diabetes. INTERPRETATION: Recent immigrants, particularly women and immigrants of South Asian and African origin, are at high risk for diabetes compared with long-term residents of Ontario. This risk becomes evident at an early age, suggesting that effective programs for prevention of diabetes should be developed and targeted to immigrants in all age groups.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».