Incidence and outcomes of diabetes mellitus in elderly people: report from the Canadian Study of Health and Aging.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The epidemiology of diabetes in elderly people is not well understood. The purpose of this study was to estimate the incidence of diabetes mellitus among elderly people in Canada and the relative risks of death and admission to an institution among elderly diabetic patients. METHODS: The study was a secondary analysis of data for a community-dwelling sample from the Canadian Study of Health and Aging, a nationwide representative cohort study of 9008 elderly people (65 years of age or older at baseline) in Canada. Diabetes was identified primarily by self-reporting, and a clinician's diagnosis and the presence of treatments for diabetes were used to identify diabetic patients who did not report that they had the condition. RESULTS: The reliability of self-reported diabetes (the kappa statistic) was 0.85. The estimated annual incidence of diabetes was 8.6 cases per thousand for elderly Canadians. Incidence decreased with age, from 9.5 for subjects 65-74 years of age, to 7.9 for those 75-84 years of age and then to 3.1 for those 85 years of age and older. Diabetes was associated with death (relative risk 1.87, 95% confidence interval 1.59-2.19) and admission to an institution (relative risk 1.58, 95% confidence interval 1.28-1.94). INTERPRETATION: Diabetes mellitus is common among elderly people, but the incidence declines among the very old.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».