Peripheral Arterial Disease Among First Nations People with Diabetes in Ontario, Canada: Linkage of Population-Level Healthcare Data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionIndigenous people worldwide are overrepresented and adversely effected by diabetes. Peripheral arterial disease and amputation are among the most feared complications of diabetes, leading to profound impacts on patients’ quality of life. This study linked population-level healthcare data to assess the risk of peripheral arterial disease among First Nations people in Ontario with diabetes. Objectives and ApproachWe linked individual-level population-based healthcare administrative datasets with the Indian Register. The latter provides information on all registered or Status First Nations people in Canada. We compared First Nations people with diabetes with other people in Ontario with diabetes . Age and sex-adjusted rates peripheral revascularization procedures and lower-extremity amputations were calculated for each 12-month period from April 1, 1995, to March 31, 2015. Mortality among those with amputation was determined. ResultsFirst Nations people received revascularization procedures at a comparable rate to other people in Ontario. However, they had lower-extremity amputations at 3- to 5-times the frequency of other Ontario residents. First Nations people had increased mortality after lower-extremity amputation (adjusted hazard ratio 1.15, 95% confidence interval 1.05 to 1.26), with median survival of only 3.5 years. Conclusion / ImplicationsFirst Nations people with diabetes in Ontario had a comparable rate of revascularization but a markedly increased risk for lower-extremity amputation compared to other people in Ontario. This discordance suggests that peripheral arterial disease may be underdiagnosed or undertreated among First Nations people in Ontario, and demonstrates an important health inequity faced by First Nations people.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».