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Enregistrement W3115271835 · doi:10.9778/cmajo.20190233

Adults with diabetes mellitus in Newfoundland and Labrador: a population-based, cross-sectional analysis

2020· article· en· W3115271835 sur OpenAlexaffvenueabout
Julia Lukewich, Richard Buote, Shabnam Asghari, Kris Aubrey‐Bassler, John Knight, Maria Mathews

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchMemorial University of NewfoundlandWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusGlycated hemoglobinCross-sectional studyDemographyPopulationDyslipidemiaRural areaInternal medicineGerontologyEnvironmental healthType 2 diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although the province of Newfoundland and Labrador has the highest rates of chronic disease in Canada, the current state of many chronic diseases in the province, including diabetes mellitus, has not been well explored. We profiled the demographic characteristics associated with, and the management of, diabetes in Newfoundland and Labrador, including any rural–urban differences. Methods: We performed a population-based, cross-sectional analysis using data from the provincial Chronic Disease Registry for fiscal year 2015/16. Patients in the study sample were 20 years of age or older, with documented identifiers for age, sex and geographic location. We examined demographic characteristics, results of screening and diabetes clinical tests (glycated hemoglobin [HbA1c], low-density lipoprotein [LDL] cholesterol and urine albumin-to-creatinine ratio) and hospitalization rates. We described and compared demographic, clinical and hospitalization variables across urban and rural residents of the province. Results: The study sample consisted of 66 325 individuals with diabetes in Newfoundland and Labrador (mean age 64.1 yr; 56.3% rural residents). Larger proportions of rural than urban residents with diabetes were aged 65 to 79 years (41.2% v. 37.5%), were female (50.2% v. 48.7%) and were identified as having the disease by laboratory tests only (19.6% v. 13.1%). Rural residents had worse clinical test outcomes than their urban counterparts, specifically with respect to HbA1c (mean and standard deviation [SD], 7.41% [SD 1.49] v. 7.26% [SD 1.50]) and LDL cholesterol (mean 2.46 [SD 0.95] v. mean 2.36 [SD 0.94] mmol/L). A total of 13.7% of individuals were admitted to hospital during the cohort year, with slightly more rural residents admitted for renal disease (standardized difference 0.021, 95% confidence interval 0.005 to 0.036). Interpretation: For many individuals with diabetes in Newfoundland and Labrador, recommended targets for diabetes management are not being met, and residents in rural areas have poorer clinical outcomes. To inform the development and implementation of targeted provincial strategies for chronic disease management, further research is needed to determine how outcomes relate to the availability of primary health care services.

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)0,001
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 enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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