Efficacité de l’outil CANRISK pour détecter la dysglycémie chez les membres des Premières Nations et les Métis au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Le diabète touche en plus grande proportion et à un plus jeune âge la population des Premières Nations et des Métis que le reste de la population canadienne. Cet article vise principalement à évaluer l’efficacité et les scores de risque de CANRISK (Questionnaire canadien sur le risque de diabète, un outil de dépistage du diabète destiné aux Canadiens de 40 ans et plus) pour détecter la dysglycémie chez les participants issus des Premières Nations et d’origine métisse en incluant les moins de 40 ans. L’objectif secondaire de cette étude est de déterminer si une modification des seuils relatifs au tour de taille (TT) et à l’indice de masse corporelle (IMC) améliore la valeur prédictive de modèles de régression logistique lorsque les variables du questionnaire CANRISK sont utilisées pour prédire la dysglycémie. Méthodologie Nous avons recueilli auprès de 1479 participants métis et des Premières Nations des données provenant d’un questionnaire CANRISK autoadministré, de mesures anthropométriques et de résultats d’épreuve standard d’hyperglycémie provoquée par voie orale (HGPO). Nous avons calculé la sensibilité et la spécificité des scores CANRISK en appliquant les seuils usuels de classification des risques. Une régression logistique a été effectuée en utilisant des seuils tenant compte de l’origine ethnique pour l’IMC et le TT pour prédire la dysglycémie à l’aide des variables CANRISK. Résultats Appliqué aux résultats de l’épreuve d’HGPO, le score seuil CANRISK à 33 points a conduit à une sensibilité et une spécificité de l’outil CANRISK de respectivement 68 % et 63 % chez les 40 ans et plus, et de respectivement 27 % et 87 % chez les moins de 40 ans. L’utilisation d’un seuil inférieur, à 21 points, a fait monter à 77 % la sensibilité chez les moins de 40 ans, avec une spécificité de 44 %. Malgré la faible spécificité correspondant à ce seuil, l’augmentation de la sensibilité montre son importance à identifier les personnes à risque au sein de cette population. Après modification des seuils d’IMC et de TT, les modèles de régression logistique ont présenté une valeur prédictive comparable. Conclusion L’utilisation du questionnaire CANRISK s’est révélée efficace comme première étape de dépistage du diabète chez les membres des Premières Nations et les Métis d’un large éventail d’âge au Canada, dans la mesure où le seuil CANRISK a été adapté aux moins de 40 ans, et sans que l’on constate d’amélioration différentielle en modifiant les seuils d’IMC et de TT.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».