Évaluation du risque de dysglycémie dans la région de Kitikmeot (Nunavut) au moyen de l’outil CANRISK
Notice bibliographique
Résumé
Introduction L’Agence de la santé publique du Canada a adapté un outil finlandais de dépistage du diabète (FINDRISC) dans le but de créer un outil, CANRISK, conçu sur mesure pour la population multiethnique du Canada. Cet outil a été élaboré à partir de données recueillies dans sept provinces canadiennes. Dans le but d’élargir son applicabilité aux populations des territoires nordiques, nous avons réalisé une étude auprès de la population majoritairement inuite de la région de Kitikmeot (Nunavut). Méthodologie Nous avons recueilli des questionnaires CANRISK, des mesures physiques et des échantillons de sang auprès de participants vivant dans cinq collectivités de la région de Kitikmeot. Nous avons utilisé une régression logistique pour évaluer l’ajustement du modèle à l’aide des facteurs de risque de l’outil CANRISK d’origine associés à la dysglycémie (prédiabète et diabète). La dysglycémie a été évaluée au moyen d’un test de glycémie plasmatique à jeun (GPJ) administré seul ou avec une épreuve d’hyperglycémie provoquée par voie orale. Nous avons mis au point les scores CANRISK des participants pour tester le fonctionnement de cet outil au sein d'une population inuite. Résultats Au total, 303 personnes ont participé à l’étude. La moitié d’entre elles avaient moins de 45 ans, les deux tiers étaient des femmes et 84 % étaient inuites. Sur les 303 participants, 18 % étaient atteints de prédiabète et 4 % avaient un diabète non diagnostiqué. La probabilité de présenter un état dysglycémique augmentait de façon exponentielle avec l’âge et la relation avec l’indice de masse corporelle (IMC) suivait une courbe en U. Par rapport aux résultats d’analyse en laboratoire, l’outil CANRISK avec un seuil de 32 points a présenté une sensibilité de 61 %, une spécificité de 66 %, une valeur prédictive positive de 34 % et un taux d’exactitude de 65 %. Conclusion L’outil CANRISK a permis de détecter la dysglycémie au sein de cette population très majoritairement inuite avec une exactitude comparable à celle obtenue avec un échantillon de Canadiens présentant une diversité multiethnique. L’outil CANRISK est donc utilisable pour la région de Kitikmeot, et plus généralement au Nunavut.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».