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Enregistrement W4213182098 · doi:10.1055/s-2007-985297

Epidemiologie des Diabetes - Zukünftige Belastung stärker als erwartet

2007· article· de· W4213182098 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDiabetes aktuell · 2007
Typearticle
Languede
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Im Jahr 2005 hatte die Diabeteshäufigkeit im kanadischen Ontario bereits den weltweit für 2030 vorhergesagten Wert überschritten. Der von der WHO vorhergesagte 39%ige Anstieg der weltweiten Diabetesrate zwischen 2000 und 2030 könnte daher weit unterschätzt sein. Die Zahl der an Diabetes erkrankten Personen hat sich in den letzten 20 Jahren deutlich erhöht. Bei Diabetes handelt es sich um eine der kostenintensivsten und belastendsten chronischen Krankheiten unserer Zeit. Die WHO sagt voraus, dass die weltweite Diabetes-Häufigkeit bei Erwachsenen im Jahr 2030 auf 6,4 % steigen wird - eine Erhöhung um 60 % seit 1995 und um 39 % zwischen den Jahren 2000 und 2030. Lorraine Lipscombe vom Institute for Clinical Evaluative Sciences in Toronto und ihre Kollegen verwendeten populationsgestützte Daten aus Ontario in Kanada, um Trends in der Häufigkeit, dem Auftreten und der durch Diabetes bedingten Sterblichkeit zwischen 1995 und 2005 zu untersuchen. Sie wollten bestimmen, ob die Diabeteshäufigkeit in diesem Zeitraum stärker anstieg als vorausgesagt. Die Autoren fanden eine Erhöhung der Diabetes-Häufigkeit um 69 % zwischen den Jahren 1995 und 2005. Dieser Wert überstieg schon die weltweite Erhöhung um 60 % und die kanadische Erhöhung um 65 %, die für die 35 Jahre zwischen 1995 und 2030 hochgerechnet worden war. Sie geben zu, dass Ontario auf Grund seiner hohen Immigrationsrate aus Regionen mit anfälligeren Bevölkerungen wie Südasien eine höhere Diabetesrate haben könnte als andere Industrieländer. Dennoch argumentieren sie, dass es gegebenenfalls in allen Industrienationen ähnliche Trends gibt und so das Ausmaß der kommenden Diabetes-Epidemie weitaus größer sein wird als bisher angenommen. Die Autoren folgern: "Unsere Daten sind wichtig, um Politiker adäquat auf die steigende Belastung der Gesundheitsressourcen durch Diabetes vorzubereiten. Wirksame öffentliche Maßnahmen zur Behandlung und Prävention von Fettleibigkeit werden bitter benötigt. Weitere Forschung sollte sich auf die Identifikation von soziodemografischen Hochrisikogruppen fokussieren, für die spezifische Interventionen nötig sein könnten." gb

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)0,004
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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2007
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