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Enregistrement W3035307383 · doi:10.2337/db20-176-lb

176-LB: Ethnic Differences in Cardiovascular Complications of Young-Onset Diabetes (YOD)

2020· article· en· W3035307383 sur OpenAlexaboutno aff
Calvin Ke, Thérèse A. Stukel, Andrea O. Y. Luk, Juliana C.N. Chan, Baiju R. Shah

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioDiabetes mellitusInternal medicineProportional hazards modelEthnic groupDiseaseHeart failureCardiologyDemographyConfidence intervalEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: YOD (age at diagnosis [AAD]<40 years) is associated with greater cardiovascular disease (CVD) risk than usual-onset diabetes (UOD, AAD≥40 years). It is unknown whether this pattern varies by ethnicity. Methods: We included adults in Ontario, Canada with incident diabetes (2002-12, followed to 2018). We matched each case with ≤5 diabetes-free controls by age, sex, and ethnicity. The outcome was CVD (coronary artery disease, congestive heart failure, stroke, peripheral revascularization, lower extremity amputation). We constructed Cox proportional hazards models to estimate the association between AAD and CVD relative to controls. Results: We included 411,030 cases (3.5% South Asian; 4.3% Chinese) and 2,000,035 controls. The hazard ratios (HR) for CVD in UOD versus controls were higher in Chinese (2.38, 2.2-2.5) and South Asian (2.5, 2.4-2.7) people than White people (1.9, 1.9-1.9; pinteraction<0.0001). The HR for CVD in YOD versus controls were similar across ethnicities (Chinese: 5.2, 3.6-7.3; South Asian: 4.4, 3.7-5.3; White: 4.6, 4.4-4.8). In YOD and controls, Chinese and South Asian people had lower hazard of CVD than White people. In UOD, CVD hazard was lowest in Chinese people, and similar in South Asian and White people. Discussion: Although Chinese and South Asian people have a lower hazard of CVD compared to White people, YOD is associated with a 4- to 5-fold greater hazard of CVD across ethnicities. Disclosure C. Ke: None. T. Stukel: None. A. Luk: Research Support; Self; Bayer Healthcare Pharmaceuticals Inc., Roche Pharma. Other Relationship; Self; Merck Sharp & Dohme Corp. J.C. Chan: None. B.R. Shah: None. Funding Canadian Institutes of Health Research; South Asian Network Supporting Awareness and Research

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,235 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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