Trends in risk factors for cardiovascular disease in Canada: temporal, socio-demographic and geographic factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Temporal trends in risk factors for cardiovascular disease and the impact of socio-economic status on these risk factors remain unclear. METHODS: Using data from the National Population Health Survey and the Canadian Community Health Survey, we examined national trends in heart disease, hypertension, diabetes mellitus, obesity and smoking prevalence from 1994 to 2005, adjusting for age and sex. We stratified data by income adequacy category, body mass index and region of residence. RESULTS: An estimated 1.29 million Canadians reported having heart disease in 2005, representing increases of 19% for men and 2% for women, relative to 1994. Heart disease increased significantly in the lowest income category (by 27%), in the lower middle income category (by 37%) and in the upper middle income category (by 12%); however, it increased by only 6% in the highest income group. Diabetes increased in all but the highest income group: by 56% in the lowest income group, by 93% in the lower middle income group and by 59% in the upper middle income group. Hypertension increased in all income groups: by 85% in the lowest income group, by 80% in the lower middle income group, by 91% in the upper middle income group and by 117% in the highest income group. Obesity also increased in all income groups: by 20% in the lowest income group, by 25% in the lower middle income group, by 33% in the upper middle income group and by 37% in the highest income group. In addition to socio-economic status, obesity and overweight also modified the trends in risk factors. Diabetes increased to a greater extent among obese participants (61% increase) and overweight participants (25% increase), as did hypertension, which increased by 80% among obese individuals and by 74% among overweight individuals. Trends in diabetes, hypertension and obesity were consistent for all provinces. INTERPRETATION: During the study period, heart disease, hypertension, diabetes and obesity increased for all or most income groups in Canada. Further interventions supporting modification of lifestyle and risk factors are needed to prevent future cardiovascular disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».