Aperçu - Vingt ans de surveillance du diabète grâce au Système canadien de surveillance des maladies chroniques
Notice bibliographique
Résumé
En 1999, le gouvernement du Canada, en collaboration avec les provinces et les territoires, met sur pied le Système national de surveillance du diabète (SNSD) afin de suivre l’évolution des taux de diabète au Canada. Le SNSD utilise alors une nouvelle méthode pour recueillir et communiquer les données nationales sur le diabète de façon systématique, au moyen de bases de données administratives sur la santé reliées entre elles. Depuis, il a évolué pour devenir le Système canadien de surveillance des maladies chroniques (SCSMC) et fournit de l’information sur plus de 20 maladies chroniques. Cet article présente les données les plus à jour du SCSMC sur les taux de diabète au Canada. Actuellement, 8,8 % des Canadiens (9,4 % d’hommes et 8,1 % de femmes d’un an et plus) sont atteints de diabète, et environ 549 nouveaux cas sont diagnostiqués chaque jour. Depuis 2000, le taux de prévalence normalisé selon l’âge a augmenté en moyenne de 3,3 % par année, le taux d’incidence normalisé selon l’âge est demeuré relativement stable et les taux de mortalité toutes causes confondues chez les personnes atteintes de diabète ont diminué en moyenne de 2,1 % par année. Cela laisse entendre que l’on vit plus longtemps avec un diagnostic de diabète.
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 | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».