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Enregistrement W4367676266 · doi:10.1136/bmjdrc-2023-003378

Variations in all-cause mortality, premature mortality and cause-specific mortality among persons with diabetes in Ontario, Canada

2023· article· en· W4367676266 sur OpenAlexafffundabout
Laura C. Rosella, Kathy Kornas, Ednah Negatu, Limei Zhou

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Diabetes Research & Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusPopulationProportional hazards modelMortality rateHazard ratioDemographyNational Death IndexRisk of mortalityCohort studyCause of deathInternal medicineEnvironmental healthConfidence intervalDiseaseEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Patients with diabetes have a higher risk of mortality compared with the general population. Large population-based studies that quantify variations in mortality risk for patients with diabetes among subgroups in the population are lacking. This study aimed to examine the sociodemographic differences in the risk of all-cause mortality, premature mortality, and cause-specific mortality in persons diagnosed with diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a population-based cohort study of 1 741 098 adults diagnosed with diabetes between 1994 and 2017 in Ontario, Canada using linked population files, Canadian census, health administrative and death registry databases. We analyzed the association between sociodemographics and other covariates on all-cause mortality and premature mortality using Cox proportional hazards models. A competing risk analysis using Fine-Gray subdistribution hazards models was used to analyze cardiovascular and circular mortality, cancer mortality, respiratory mortality, and mortality from external causes of injury and poisoning. RESULTS: After full adjustment, individuals with diabetes who lived in the lowest income neighborhoods had a 26% (HR 1.26, 95% CI 1.25 to 1.27) increased hazard of all-cause mortality and 44% (HR 1.44, 95% CI 1.42 to 1.46) increased risk of premature mortality, compared with individuals with diabetes living in the highest income neighborhoods. In fully adjusted models, immigrants with diabetes had reduced risk of all-cause mortality (HR 0.46, 95% CI 0.46 to 0.47) and premature mortality (HR 0.40, 95% CI 0.40 to 0.41), compared with long-term residents with diabetes. Similar HRs associated with income and immigrant status were observed for cause-specific mortality, except for cancer mortality, where we observed attenuation in the income gradient among persons with diabetes. CONCLUSIONS: The observed mortality variations suggest a need to address inequality gaps in diabetes care for persons with diabetes living in the lowest income areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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