Impact of Language Barriers on Complications and Mortality Among Immigrants With Diabetes: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to examine the effect of language barriers on the risk of acute and chronic complications of diabetes and on mortality among immigrants. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Linked health and immigration databases were used to identify 87,707 adults with diabetes who immigrated to Ontario, Canada, between 1985 and 2005. These individuals were included in our cohort and stratified by language ability at the time of their immigration application. Primary end points included: one or more emergency department visit or hospitalization for 1) hypo- or hyperglycemia, skin and soft tissue infection, or foot ulcer and 2) a cardiovascular event or death between April 1, 2005, and February 29, 2012. RESULTS: Our cohort was followed up for a median of 6.9 person-years. Immigrants with language barriers were older (mean age, 49 ± 15 vs. 42 ± 13 years; P < 0.001), more likely to have immigrated for family reunification (66% vs. 38%, P < 0.001), had less education (secondary school or less and no education, 82% vs. 53%; P < 0.001), and a higher use of health care (mean visits, 8.6 ± 12.1 vs. 7.8 ± 11.2; P < 0.001). Immigrants with language barriers were not found to have higher adjusted rates of diabetes complications (acute complications: hazard ratio [HR] 0.99, 95% CI 0.93-1.05; cardiovascular events or death: HR 0.95, 95% CI 0.91-0.99). Significant predictors included older age, being unmarried, living in a rural neighborhood, and having less education. Immigrants who were older (≥65 years) and who had arrived through family reunification had a lower risk of cardiovascular events or death (HR 0.88, 95% CI 0.81-0.96). CONCLUSIONS: In a heterogenous immigrant population with universal insurance, language barriers were not found to increase the risk of diabetes complications. However, their effect may vary based on age at time of landing, education level, marital status, and neighborhood of settlement.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».