The Association of Homelessness With Rates of Diabetes Complications: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the rates of diabetes complications and revascularization procedures among people with diabetes who have experienced homelessness compared with a matched cohort of nonhomeless control subjects. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A propensity-matched cohort study was conducted using administrative health data from Ontario, Canada. Inclusion criteria included a diagnosis of diabetes and at least one hospital encounter between April 2006 and March 2019. Homeless status was identified using a validated administrative data algorithm. Eligible people with a history of homelessness were matched to nonhomeless control subjects with similar sociodemographic and clinical characteristics. Rate ratios (RRs) for macrovascular complications, revascularization procedures, acute glycemic emergencies, skin/soft tissue infections, and amputation were calculated using generalized linear models with negative binomial distribution and robust SEs. RESULTS: Of 1,076,437 people who were eligible for inclusion in the study, 6,944 were identified as homeless. A suitable nonhomeless match was found for 5,219 individuals. The rate of macrovascular complications was higher for people with a history of homelessness compared with nonhomeless control subjects (RR 1.85, 95% CI 1.64-2.07), as were rates of hospitalization for glycemia (RR 5.64, 95% CI 4.07-7.81) and skin/soft tissue infections (RR 3.78, 95% CI 3.31-4.32). By contrast, the rates of coronary revascularization procedures were lower for people with a history of homelessness (RR 0.76, 95% CI 0.62-0.94). CONCLUSIONS: These findings contribute to our understanding of the impact of homelessness on long-term diabetes outcomes. The higher rates of complications among people with a history of homelessness present an opportunity for tailored interventions to mitigate these disparities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».