Diabetes prevalence, incidence and mortality in First Nations and other people in Ontario, 1995–2014: a population-based study using linked administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus is an established health concern in First Nations communities and is associated with complex influences of colonization. This study, a partnership between First Nations and academic researchers, was undertaken to determine patterns of diabetes prevalence, incidence and mortality in Ontario. METHODS: Using health services and population data from Ontario for 1995 to 2014, linked with the federal Indian Register, we calculated age- and sex-adjusted annual estimates of diabetes prevalence, incidence and mortality for First Nations people (living within and outside First Nations communities) and other people in Ontario. We also examined age- and sex-specific crude diabetes prevalence. RESULTS: Between 1995 and 2014, the prevalence of diabetes increased and the incidence decreased somewhat in all populations. Both prevalence and incidence were substantially higher among First Nations people than among other people in Ontario. In particular, First Nations women had higher prevalence than other women (4.2% v. 1.6% for ages 20-34 yr and 17.6% v. 6.0% for ages 35-49 yr). The lifetime risk of diabetes was higher among First Nations people than among other people in Ontario (57.0%, 95% confidence interval [CI] 56.3%-57.6% v. 44.5%, 95% CI 44.4%-44.6%). Over time, all-cause mortality for those with diabetes declined but remained consistently higher for First Nations people than for other people in Ontario. INTERPRETATION: Diabetes is more common among First Nations people than among other people in Ontario, particularly at younger ages and in women. First Nations-led approaches to address the high prevalence of diabetes in younger First Nations women have the potential to improve metabolic health across generations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».