Ethnic differences in prediabetes incidence among immigrants to Canada: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Prediabetes appears to be increasing worldwide. This study examined the incidence of prediabetes among immigrants to Canada of different ethnic origins and the age at which ethnic differences emerged. Methods We assembled a cohort of Ontario adults (≥ 20 years) with normoglycemia based on glucose testing performed between 2002 and 2011 through a single commercial laboratory database (N = 1,772,180). Immigration data were used to assign ethnicity based on country of origin, mother tongue, and surname. Individuals were followed until December 2013 for the development of prediabetes, defined using either the World Health Organization/Diabetes Canada (WHO/DC) or American Diabetes Association (ADA) thresholds. Multivariate competing risk regression models were derived to examine the effect of ethnicity and immigration status on prediabetes incidence. Results After a median follow-up of 8.0 years, 337,608 individuals developed prediabetes. Using definitions based on WHO/DC, the adjusted cumulative incidence of prediabetes was 40% (HR 1.40, CI 1.38–1.41) higher for immigrants relative to long-term Canadian residents (21.2% vs 16.0%, p
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».