1589-P: Trends in Prediabetes Prevalence and Incidence among Immigrants in Ontario, Canada, 2011-2015: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
The burden of prediabetes appears to be increasing worldwide. We aimed to examine temporal trends in prediabetes prevalence and incidence among immigrants to Ontario, Canada between 2011 and 2015 using linked administrative health and immigration databases. Comprehensive laboratory data were used to identify individuals without prior diabetes who underwent diabetes screening (N=511,357 in 2011 and 557,081 in 2015). We used logistics multivariate regression and direct age and sex standardization methods with 2011 Canadian census data to calculate prediabetes prevalence and incidence. Using World Health Organization criteria to define prediabetes (fasting plasma glucose (PG) 110-125 mg/dl, 2-hour PG 140-199 mg/dl on a 75 gm OGTT, HbA1c6.0-6.4%), the age- and sex-adjusted prevalence of prediabetes decreased from 15.8% to 12.2% over the 5-year period (p<0.001). These patterns were consistent across all ethnic groups, except immigrants from Sub-Saharan African and the Caribbean, where a rise in prevalence from 14.1 to 15.3% was observed. The largest declines were observed among South Asians and Latin Americans (20.1% to 15.3% and 16.1% to 9.4%, respectively in 2011 vs. 2015, p<0.001). Age- and sex-adjusted prediabetes incidence exhibited similar trends, declining from 11.1 to 9.6 per 100 person-years, with similar patterns by ethnic group as observed for prevalence. These patterns were generally consistent across age groups. In summary, the prevalence and incidence of prediabetes in Canadian immigrants appears to be declining, which may relate to changes in the underlying risk of diabetes in these populations or in screening and prevention practices. Disclosure G. Fazli: None. R. Moineddin: None. B.R. Shah: None. C.F. Wu: None. G. Booth: None.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».