Contextualization of Diabetes: A Review of Reviews from Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) Countries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The prevalence of diabetes is rising around the world and represents an important public health concern. Unlike individual-level risk and protective factors related to the etiology of diabetes, contextual risk factors have been much less studied. Identification of contextual factors related to the risk of type 1 and type 2 diabetes in Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries may help health professionals, researchers, and policymakers to improve surveillance, develop policies and programs, and allocate funding. RECENT FINDINGS: Among 4,470 potential articles, 48 were included in this review. All reviews were published in English between 2005 and 2023 and were conducted in over 20 different countries. This review identified ten upstream contextual risk factors related to type 1 and type 2 diabetes risk, including income, employment, education, immigration, race/ethnicity, geography, rural/urban status, built environment, environmental pollution, and food security/environment. The ten upstream contextual risk factors identified this review may be integrated into diabetes research, surveillance and prevention activities to help promote better outcomes for people at risk or living with diabetes in OECD countries. Additional research is needed to better quantify the measures of associations between emerging key contextual factors and diabetes outcomes.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».