Increasing incidence and prevalence with limited survival gains among rural Albertans with diabetes: a retrospective cohort study, 1995–2006
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare recent trends of diabetes prevalence, incidence and mortality between men and women living in urban and rural Alberta, Canada. METHODS: We tracked population trends in diabetes in adults based on diagnostic codes from provincial administrative health records from 1995 to 2006. Location of residence was defined by registered postal codes. Sex-stratified logistic regression with interactions was used to compare increases in rates over the past decade by location of residence, adjusting for age. RESULTS: Men in rural residences had the greatest increases in prevalence, at 61%, from 3.6 per 100 in 1995 to 5.8 per 100 in 2006, compared with a 55% increase in urban men, from 3.9 per 100 in 1995 to 6.0 per 100 in 2006 (P < 0.001). Diabetes incidence in rural men increased 61% while urban men had a similar increase of 59% (P = 0.177). Incidence was lower in women in both urban and rural locations, at 5.6 and 5.3 per 1000 in 2006. Overall, mortality rates decreased by 34% for urban men and 8% for rural men with diabetes (P = 0.006). Women with diabetes in rural areas had no decline in overall mortality, compared with a 28% reduction in urban women (P < 0.001). CONCLUSIONS: Diabetes prevalence remains highest in men, with the greatest increases seen in men living in rural residences. While mortality rates have declined substantially over the past decade for those people with diabetes living in urban settings, declines in mortality in rural areas have been much more modest (for men) or non-existent (for women).
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».