Retrospective population-based study of 132 000 Canadians on the relationship between community belonging and diabetes incidence
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Community belonging is a dimension of subjective well-being that is of growing public health interest for mitigating chronic disease. However, there is limited longitudinal evidence that such a relationship exists. We assessed the effect of community belonging on the subsequent 5-year risk of diabetes. Research design and methods: This population-based cohort study consisted of 132 295 Ontario respondents of the Canadian Community Health Survey (2000-2014) aged 30-75 years and diabetes-free. Individuals were linked to a validated diabetes registry and followed for 5 years or until 31 March 2020. Survey respondents rated their sense of belonging to community on a 4-point scale (very strong, somewhat strong, somewhat weak or very weak belonging). We estimated the effect of community belonging on 5-year diabetes incidence using Cox proportional hazards models. Inverse probability of treatment weighting (IPTW) was used to account for sociodemographic and behavioural confounders. Analyses were also stratified, weighted and modelled by key individual-level characteristics. Results: At survey response, 9.5% of the sample reported having very weak sense of belonging to their communities. By the end of study follow-up, 5.3% of the sample developed diabetes. IPT weighting achieved balance between community belonging groups across the sample and subgroups. Respondents with a very weak sense of belonging exhibited higher risk of diabetes (HR 1.26, 95% CI 1.09 to 1.46, compared with those with somewhat weak, somewhat strong and very strong sense of belonging), even after accounting for individual-level factors via IPTW (HR 1.16, 95% CI 1.01, 1.34). Those with very weak belonging exhibited elevated risk of diabetes across most subgroups, and this association remained conclusive after IPT weighting for Canadian-born and white participants. Conclusions: The association between weak sense of belonging to community and diabetes risk demonstrated by this study highlights the critical role that social connections play in chronic disease epidemiology. Our findings signal a need to include social and community factors in population health strategies for chronic disease prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».