Immigration, region of origin, and the epidemiology of venous thromboembolism: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Venous thromboembolism (VTE) epidemiology has been mainly studied in populations largely of European ancestry. OBJECTIVES: To assess the epidemiology of VTE in immigrants to Ontario, Canada. PATIENTS/METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study using linked health-care and administrative databases. We included 1 195 791 immigrants to Ontario and 1 195 791 nonimmigrants, matched on age, sex, and place of residence. The main exposure was ethnicity according to world region of origin, using a previously validated algorithm. The main outcome was incident onset of VTE during the period of observation. Risk ratios (RR) were calculated using Poisson regression models. RESULTS: The incidence rate (IR) of VTE was lower among immigrants (0.87 per 1000 PY; 95% confidence interval [CI] 0.85-0.89) than nonimmigrants (1.59 per 1000 PY; 95% CI 1.56-1.61). Age- and sex-standardized IR were lower among East and South Asian immigrants. Compared to immigrants for predominantly White regions, age- and sex-specific RRs were consistently lower for East Asian (0.18-0.30) and South Asian (0.29-0.75) immigrants. In contrast, the RRs of VTE among Black (0.38-1.50), Latin American (0.29-1.25), Arab/Middle Eastern (0.44-1.08) and West Asian (0.31-1.16) immigrants were not significantly different from White immigrants. CONCLUSIONS: In Ontario, the incidence of VTE is lower among immigrants compared to nonimmigrants. East and South Asian immigrants have a lower risk of VTE compared to White immigrants.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».