Remote Dwelling Location Is a Risk Factor for CKD Among Indigenous Canadians
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rural and remote indigenous individuals have a high burden of chronic kidney disease (CKD) when compared to the general population. However, it has not been previously explored how these rates compare to urban-dwelling indigenous populations. METHODS: In a recent cross-sectional screening study, 1346 adults 18 to 80 years of age were screened for CKD and diabetes across 11 communities in rural and remote areas in Manitoba, Canada, as part of the First Nations Community Based Screening to Improve Kidney Health and Prevent Dialysis (FINISHED) program. An additional 284 Indigenous adults who resided in low-income areas in the city of Winnipeg, Manitoba, Canada were screened as part of the NorWest Mobile Diabetes and Kidney Disease Screening and Intervention Project. RESULTS: Our findings indicate that a gradient of CKD and diabetes prevalence exists for Indigenous individuals living in different geographic areas. Compared to urban-dwelling Indigenous individuals, rural-dwelling individuals had more than a 2-fold (2.1, 95% CI = 1.4-3.1) increase in diabetes whereas remote-dwelling individuals had a 4-fold (4.1, 95% CI = 2.8-6.0) increase, and more than a 3-fold (3.1, 95% CI = 2.2-4.5) increase in CKD prevalence. CONCLUSION: Although these results highlight the relative importance of geography in determining the prevalence of diabetes and CKD in Indigenous Canadians, geography is but an important surrogate of other determinants, such as poverty and access to care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».