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Enregistrement W4411292602 · doi:10.2337/db25-1424-p

1424-P: The Impact of Homelessness on Diabetes-Related Chronic Kidney Disease (CKD)—A Propensity Score-Matched Analysis of CKD Risks and Outcomes in Ontario, Canada

2025· article· en· W4411292602 sur OpenAlexaboutno aff
T. V. Reed, Kathryn Wiens, Saania Tariq, Bai Li, Paul E. Ronksley, STEPHEN W. HWANG, Peter C. Austin, Gillian L. Booth, ELDON SPACKMAN

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropensity score matchingKidney diseaseMedicineDiabetes mellitusInternal medicineGerontologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Objective: People experiencing homelessness face barriers to accessing and adhering to preventive care measures, leading to poorer diabetes outcomes, and a higher risk of diabetes-related complications compared to the general population. The objective of the study was to determine whether individuals with diabetes and a history of homelessness have higher rates of adverse kidney-related outcomes compared to those who had no history of homelessness in Ontario, Canada. Methods: We conducted a propensity score-matched cohort study using administrative health data (2006-2019), including patients with diabetes and at least one hospital encounter, excluding those with prior renal disease. The exposure variable was a history of homelessness documented during the hospital encounter, and outcomes included nephrologist visits, reduction in kidney function (eGFR), and acute care visits for kidney-related avoidable causes. Rate ratios were used to compare rates per person-year, and cause-specific hazard models were used to assess eGFR decline and renal replacement therapy initiation. Results: Of the 660,999 eligible individuals with diabetes, 3366 had a history of homelessness, of which 2650 were matched to controls without a history of homelessness. After matching, the two groups were similar with respect to their baseline characteristics (e.g., age, diabetes type, or diabetes duration). The rate of nephrologist visits did not differ between the two groups (RR 1.27, 95% CI: 0.82 - 1.97), but those with a history of homelessness had higher rates of hospitalization for CKD-related conditions (RR 2.26, 95% CI: 1.82 - 2.80). Compared to non-homeless controls, the hazard ratio for eGFR decline was 1.71 (95% CI: 1.56 - 1.88), and 1.65 (95% CI: 1.04 - 2.60) for requiring renal replacement therapy. Conclusion: A history of homelessness among patients with diabetes is associated with higher rates of CKD-related adverse events compared to those without a history of homelessness. Disclosure T. Reed: None. K. Wiens: None. S. Tariq: None. L. Bai: None. P.E. Ronksley: None. S.W. Hwang: None. P. Austin: None. G.L. Booth: None. E. Spackman: None. D.J. Campbell: Research Support; Siemens Healthcare Diagnostics. Speaker's Bureau; Siemens Healthcare Diagnostics. Funding This study was supported by ICES, which is funded by an annual grant from the Ontario Ministry of Health (MOH) and the Ministry of Long-Term Care (MLTC).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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