Tendances des taux d’incidence des maladies chroniques d’après le Système canadien de surveillance des maladies chroniques
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Le Système canadien de surveillance des maladies chroniques (SCSMC) de l’Agence de la santé publique du Canada (ASPC) produit des estimations de la prévalence et de l’incidence des maladies chroniques au sein de la population à l’aide de données administratives sur la santé. Notre projet visait à évaluer les tendances des taux d’incidence au fil du temps, car elles jouent un rôle essentiel dans la compréhension de l’évolution des risques pour la population et dans l’orientation des politiques. Méthodologie Nous avons obtenu les cas incidents et diagnostiqués d’asthme, de maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC), de diabète, d’hypertension, de cardiopathie ischémique et d’accident vasculaire cérébral (AVC) auprès de l’infobase en ligne du SCSMC pour les années 1999 à 2012. Nous avons analysé les tendances dans les estimations de l’incidence à l’échelle nationale et régionale à l’aide d’un modèle de régression binomiale négative utilisant l’année comme prédicteur linéaire. Nous avons ensuite utilisé des modèles utilisant l’année comme spline cubique restreinte pour vérifier les écarts de linéarité au moyen du test du rapport de vraisemblance. L’âge et le sexe ont été intégrés comme covariables dans tous les modèles. Résultats Dans les modèles où l’année a été utilisée comme prédicteur linéaire, les taux d’incidence nationaux diminuaient dans le temps pour toutes les maladies sauf le diabète et les taux d’incidence régionaux diminuaient également pour la plupart des maladies et dans la plupart des régions. Toutefois, les tests du rapport de vraisemblance ont révélé des écarts statistiquement significatifs par rapport à l’effet linéaire de l’année pour de nombreuses maladies et dans de nombreuses régions, en particulier pour l’hypertension. Conclusion Les estimations de l’incidence des maladies chroniques fondées sur les données du SCSMC font état d’une diminution dans le temps, mais à un taux non constant. D’autres recherches sont nécessaires pour déterminer si cette diminution est associée à des changements dans l’état de santé de la population, dans la qualité des données ou dans les pratiques médicales. De la même manière, les caractéristiques de la population susceptibles d’avoir une influence sur l’évolution des tendances de l’incidence requièrent un examen approfondi.
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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».