Ethnic differences in prediabetes incidence among immigrants to Canada: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prediabetes appears to be increasing worldwide. This study examined the incidence of prediabetes among immigrants to Canada of different ethnic origins and the age at which ethnic differences emerged. METHODS: We assembled a cohort of Ontario adults (≥ 20 years) with normoglycemia based on glucose testing performed between 2002 and 2011 through a single commercial laboratory database (N = 1,772,180). Immigration data were used to assign ethnicity based on country of origin, mother tongue, and surname. Individuals were followed until December 2013 for the development of prediabetes, defined using either the World Health Organization/Diabetes Canada (WHO/DC) or American Diabetes Association (ADA) thresholds. Multivariate competing risk regression models were derived to examine the effect of ethnicity and immigration status on prediabetes incidence. RESULTS: After a median follow-up of 8.0 years, 337,608 individuals developed prediabetes. Using definitions based on WHO/DC, the adjusted cumulative incidence of prediabetes was 40% (HR 1.40, CI 1.38-1.41) higher for immigrants relative to long-term Canadian residents (21.2% vs 16.0%, p < 0.001) and nearly twofold higher among South Asian than Western European immigrants (23.6%; HR 1.95, CI1.87-2.03 vs 13.1%; referent). Cumulative incidence rates based on ADA thresholds were considerably higher (47.1% and 32.3% among South Asians and Western Europeans, respectively). Ethnic differences emerged at young ages. South Asians aged 20-34 years had a similar prediabetes incidence as Europeans who were 15 years older (35-49 years), regardless of which prediabetes definition was used (WHO/DC 14.4% vs 15.7%; ADA 38.0% vs 33.0%). CONCLUSION: Prediabetes incidence was substantially higher among non-European immigrants to Canada, highlighting the need for early prevention strategies in these populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».