Diabetes and the Hispanic Health Paradox: insights from Hispanics in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Hispanic Health Paradox suggests that Hispanics and their culture may possess certain protective factors that mitigate the negative impact of lower socioeconomic status on health. Much of the existing literature has focused on the United States. Such paradoxical advantage on diabetes was explored among Hispanics in Canada. DESIGN: Secondary data from four cycles of the Canadian Community Health Survey from 2015 to 2018 were examined. Multivariate logistic regression analyses were conducted with the following samples: Hispanics (1,799), Non-Hispanic White (168,225), and other racialized groups (33,730). The statistical and practical significance or strength and precision of the predictor-outcome relationships were estimated with odds ratios (OR) and their 95% confidence intervals (CIs) that were derived from regression statistics. RESULTS: Despite overall lower socioeconomic status, Hispanics were about 79% less likely than Non-Hispanic Whites to have diabetes. Hispanic ethnicity significantly interacted with age, sex, income, and immigration status in predicting diabetes risk. Hispanic ethnicity was most protective for middle-aged adults (OR = 0.72) but not seniors. Hispanic males experienced greater protection (OR = 0.77) than females (OR = 0.90). Low-income Hispanics showed the strongest protective effects (ORs = 0.62-0.85). Recent immigrants to Canada (<10 years) exhibited moderate protection (ORs = 0.90-0.93), though unexpectedly, Canadian-born Hispanics had the lowest risk (OR = 0.59). CONCLUSIONS: These findings highlight the nuanced and paradoxical protective effects of Hispanic ethnicity on diabetes risk.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».