176-LB: Ethnic Differences in Cardiovascular Complications of Young-Onset Diabetes (YOD)
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».