Ethnic differences in the association between age at diagnosis of diabetes and the risk of cardiovascular complications: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined ethnic differences in the association between age at diagnosis of diabetes and the risk of cardiovascular complications. METHODS: We conducted a population-based cohort study in Ontario, Canada among individuals with diabetes and matched individuals without diabetes (2002-18). We fit Cox proportional hazards models to determine the associations of age at diagnosis and ethnicity (Chinese, South Asian, general population) with cardiovascular complications. We tested for an interaction between age at diagnosis and ethnicity. RESULTS: There were 453,433 individuals with diabetes (49.7% women) and 453,433 matches. There was a significant interaction between age at diagnosis and ethnicity (P < 0.0001). Young-onset diabetes (age at diagnosis < 40) was associated with higher cardiovascular risk [hazard ratios: Chinese 4.25 (3.05-5.91), South Asian: 3.82 (3.19-4.57), General: 3.46 (3.26-3.66)] than usual-onset diabetes [age at diagnosis ≥ 40 years; Chinese: 2.22 (2.04-2.66), South Asian: 2.43 (2.22-2.66), General: 1.83 (1.81-1.86)] versus ethnicity-matched individuals. Among those with young-onset diabetes, Chinese ethnicity was associated with lower overall cardiovascular [0.44 (0.32-0.61)] but similar stroke risks versus the general population; while South Asian ethnicity was associated with lower overall cardiovascular [0.75 (0.64-0.89)] but similar coronary artery disease risks versus the general population. In usual-onset diabetes, Chinese ethnicity was associated with lower cardiovascular risk [0.44 (0.42-0.46)], while South Asian ethnicity was associated with lower cardiovascular [0.90 (0.86-0.95)] and higher coronary artery disease [1.08 (1.01-1.15)] risks versus the general population. CONCLUSIONS: There are important ethnic differences in the association between age at diagnosis and risk of cardiovascular complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».