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Enregistrement W7097229320

433International Journal of Circumpolar Health 68:5 2009 Diabetes in\tMétis\tsettlements ORIGINAL ARTICLE INCREASING RATES\tOF\tDIABETES\tAND CARDIOVASCULAR RISK\tIN\tMÉTIS SETTLEMENTS IN\tNORTHERN\tALBERTA

2009· article· en· W7097229320 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircumpolar starDiabetes mellitusLogistic regressionCensusPopulationSettlement (finance)Ethnic group
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives. To determine the prevalence of diabetes (using secondary data analysis), as well as undiagnosed diabetes and pre-diabetes (using primary research methods) among adult Métis Settlement dwellers in northern Alberta. We also sought to identify cardiovascular risk factors. Study design. Quantitative research study utilizing both population census and community-based diabetes screening data. Methods. Self-reported diabetes was analyzed from the results of the Métis Settlement specific censuses in 1998 and 2006. Mobile clinics travelled into each of the 8 Métis Settlement communi-ties in Alberta recruiting 693 subjects for screening for undiagnosed diabetes, pre-diabetes and metabolic syndrome. Logistic regression analyses (adjusted for age and sex) were used to identify associated factors. Results. According to the censuses, 4,312 Métis individuals were living on Settlements in 1998 and 5,059 in 2006. Self-reported age-adjusted prevalence of diabetes increased significantly from 5.1 % in 1998 to 6.9 % in 2006 (p<0.01), with a crude prevalence increase of 66 % (p<0.01). In 2006, diabetes prevalence was higher among females than males, 7.8 % vs. 6.1 % respectively (p<0.05). Of the 266 adults screened in the fasting state, 5.3 % had undiagnosed diabetes, whereas 20.3%

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,276 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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