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Enregistrement W2966802368 · doi:10.23889/ijpds.v4i1.1102

Population-based study of the association between food insecurity and preventable hospitalization among persons with diabetes using linked survey and administrative data

2019· article· en· W2966802368 sur OpenAlex
Neeru Gupta, Zihao Sheng

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDiabetes CanadaFondation de la recherche en santé du Nouveau-BrunswickHeart and Stroke Foundation of CanadaDiabetes Action Research and Education Foundation
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusEnvironmental healthDiabetes mellitusLogistic regressionPopulationOddsOdds ratioDemographyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,291
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle