Self‐rated health scores predict mortality among people with type 2 diabetes differently across three different country groupings: findings from the ADVANCE and ADVANCE‐ON trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore whether there is a different strength of association between self-rated health and all-cause mortality in people with type 2 diabetes across three country groupings: nine countries grouped together as 'established market economies'; Asia; and Eastern Europe. METHODS: The ADVANCE trial and its post-trial follow-up were used in this study, which included 11 140 people with type 2 diabetes from 20 countries, with a median follow-up of 9.9 years. Self-rated health was reported on a 0-100 visual analogue scale. Cox proportional hazard models were fitted to estimate the relationship between the visual analogue scale score and all-cause mortality, controlling for a range of demographic and clinical risk factors. Interaction terms were used to assess whether the association between the visual analogue scale score and mortality varied across country groupings. RESULTS: The visual analogue scale score had different strengths of association with mortality in the three country groupings. A 10-point increase in visual analogue scale score was associated with a 15% (95% CI 12-18) lower mortality hazard in the established market economies, a 25% (95% CI 21-28) lower hazard in Asia, and an 8% (95% CI 3-13) lower hazard in Eastern Europe. CONCLUSIONS: Self-rated health appears to predict 10-year all-cause mortality for people with type 2 diabetes worldwide, but this relationship varies across groups of countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».