Population-based study of the association between food insecurity and preventable hospitalization among persons with diabetes using linked survey and administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have found food insecurity to be more prevalent among persons with diabetes mellitus. Other research using areal-based measures of socioeconomic status have pointed to a social gradient in diabetes hospitalizations, but without accounting for individuals' health status. Linking person-level data from health surveys to population-based hospital records enables profiling of the role of food insecurity with hospital morbidity, focusing on the high-risk diabetic population. OBJECTIVE: This national study aims to assess the association between income-related household food insecurity and potentially avoidable hospital admissions among community-dwelling persons living with diagnosed diabetes. METHODS: We use three cycles of the Canadian Community Health Survey (2007, 2008, and 2011) linked to multiple years of hospital records from the Discharge Abstract Database (2005/06 to 2012/13), covering 12 of Canada's 13 provinces and territories. We apply multiple logistic regression for testing the association of household food insecurity with the risk of hospitalization for diabetes and common comorbid ambulatory care sensitive conditions among persons aged 12 and over living with diabetes. ANALYSIS: Data linkage allowed us to analyze inpatient hospital records among 10,260 survey respondents with diabetes; 590 respondents had been hospitalized at least once for diabetes or a common comorbid chronic physical or mental illness. The regression results indicated that the odds of experiencing a preventable hospital admission were significantly higher among persons with diabetes who were food insecure compared to their counterparts who were food secure (OR=1.66 [95%CI=1.24-2.23]), after controlling for age, sex and other characteristics. CONCLUSION: We found food insecurity to significantly increase the odds of hospital admission for ambulatory care sensitive conditions among Canadians living with diabetes. These results reinforce the need to consider food insecurity in public health and clinical strategies to reduce the hospital burden of diabetes and other nutrition-related chronic diseases, from primary prevention to post-discharge care.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».