1350-P: Incidence of Diabetic Kidney Disease (DKD) by Country of Birth among Immigrants and Long-Term Residents of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective: It is unclear whether DKD incidence varies by world region of birth. We examined whether the incidence of DKD (defined as the Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) categories 2-4) differs between immigrants and long-term residents (LTRs) with T2D in Ontario, Canada. Methods: This retrospective cohort study used population-based linked databases to examine age-sex standardized incidence rates of DKD based on the most recent creatinine and urinary albumin-creatinine ratio (ACR) during the baseline (2012-16) and observation (2017-21) periods among adults aged 20-80 years with pre-existing T2D. We used the gamma distribution method to test for significant differences between immigrants and LTRs. Results: We included 647,210 individuals (mean age 61.6 years, 44.9% female, 152,778 immigrants). Overall standardized incidence varied (category 2: 76.4; 3: 31.0; 4: 15.9 per 1000 person-years). Immigrants from Southeast Asia had significantly higher incidence of categories 2 and 3 (91.1, 36.4 respectively; p<0.05) and a similar incidence of category 4 (16.6) versus LTRs. Incidence of categories 2-4 was lower among immigrants from East Asia (62.2, 18.5, 7.2 respectively) and several other regions versus LTRs (p<0.05). Disparities in incidence narrowed as KDIGO category increased. Conclusion: DKD incidence varies substantially by world region of birth. Disclosure S. Mohamed: None. J. Lipscombe: None. L. Lipscombe: Other Relationship; Novo Nordisk Canada Inc. C. Kenaszchuk: None. D. Thiruchelvam: None. G.S. Fazli: None. B.R. Shah: None. L. Rosella: None. C. Ke: Advisory Panel; Sanofi. Speaker's Bureau; AstraZeneca. Funding Novo Nordisk Network for Healthy Populations
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».