Incidence and Longitudinal Changes in the Prevalence of Diabetes among Rural Residents of Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Saskatchewan is one of the largest rurally populated provinces in Canada with a high prevalence of diabetes in the rural population. Current knowledge about risk factors of diabetes prevalence among the rural residents and the First Nations populations in Saskatchewan is primarily based on cross-sectional studies. Additionally, information regarding risk factors associated with the incidence of diabetes among Canadian rural and First Nation populations is limited. Purpose: The purpose of this study was to extensively assess predictors and longitudinal changes associated with the incidence and prevalence of diabetes among rural residents and First Nations in Saskatchewan, Canada. Additionally, we wanted to determine differences in rates and risk factors of diabetes between First Nations and rural residents in Saskatchewan. Methods: Both the Saskatchewan rural health study (SRHS) and First Nation Lung Health Project (FNLHP) were prospective cohort studies. SRHS was conducted in two phases: a baseline survey (2010, n=8261) and a follow-up survey (2014, n=4867). The FNLHP was also conducted in two phases: baseline survey (2012/13, n=874) and a follow-up survey (2016, n=839) Results: The prevalence of diabetes increased from the baseline to follow-up in rural residents and First Nation populations, and non-farm rural residents had a higher prevalence of diabetes than rural farm residents. Apart from common modifiable risk factors, agricultural chemical-related exposures were responsible for the high prevalence of diabetes among rural residents but proven non-significant for the incidence of diabetes. A unique finding of our study was that sleep apnea significantly increases the risk of developing new diabetes cases among rural residents, which is non-significant for the prevalence of diabetes. Additionally, diabetes was prevalent among First Nation women, compared to men, and the finding was reversed for rural residents. Unemployment and high BMI were the most significant factors for the high prevalence of diabetes among First Nation Populations. However, severe perceived discrimination acted as a protective factor for diabetes prevalence, and the underlying mechanism was unclear. Conclusion: Both individual and contextual factors were responsible for the high incidence and prevalence of diabetes among the rural residents and First Nation populations of Saskatchewan, which demands urgent long term and population-based community health initiatives.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».