The epidemiology of diabetes in Manitoba : an exploration through time and space
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus (DM) is becoming epidemic world wide, with the number of cases projected to increase from 171 million cases in the year 2000 to 366 million cases in the year 2030. The number of cases of DM in Manitoba is also rapidly increasing. In 1998, it was estimated that there were 54,926 adults living with diagnosed DM in Manitoba, a significant increase from 30,104 cases in 1986. The purpose of this study was to describe the temporal and geographic variability of DM in the province of Manitoba and to assess the degree to which this variability is associated with underlying population characteristics. This was accomplished in four separate studies. The first study focused on describing and modeling the spatial distribution of DM prevalence in the City of Winnipeg, Manitoba in 1998. The second study compared the demographic, temporal and geographic patterns of DM incidence and prevalence in the Manitoba First Nation population to the non-First Nation population from 1989 to 1998. The third study used a number of diverse spatial techniques to visualize, explore and model the incidence of DM in the province of Manitoba between 1989 and 1998. The fourth study used a component cohort projection model to back-cast and forecast the prevalence of DM in Manitoba from 1950 to 2050. All analyses were based on DM incidence and prevalence data derived from the Manitoba diabetes database. The results of these four studies suggest that the number of DM cases will continue to rapidly increase into the foreseeable future in Manitoba. They also suggest that despite an observed gradient in DM risk by age, socioeconomic and First Nation status, all population groups are at significant risk for developing the disease. It is concluded that prevention programs focusing only on groups at highest risk for developing DM will have little chance of success and that population based prevention approaches which tackle the fabric of everyday life will be required to stem the epidemic. It is also concluded that population based prevention efforts will need to be informed by further research utilizing diverse historical, anthropological and geographical research methods which can identify the range of forces affecting DM risk, and the types and scales of interventions which may be required simultaneously at individual, local, regional, national, and even international levels to deal effectively with the DM epidemic.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».