Efficacité de l’outil CANRISK pour détecter la dysglycémie chez les membres des Premières Nations et les Métis au Canada
Bibliographic record
Abstract
Introduction Le diabète touche en plus grande proportion et à un plus jeune âge la population des Premières Nations et des Métis que le reste de la population canadienne. Cet article vise principalement à évaluer l’efficacité et les scores de risque de CANRISK (Questionnaire canadien sur le risque de diabète, un outil de dépistage du diabète destiné aux Canadiens de 40 ans et plus) pour détecter la dysglycémie chez les participants issus des Premières Nations et d’origine métisse en incluant les moins de 40 ans. L’objectif secondaire de cette étude est de déterminer si une modification des seuils relatifs au tour de taille (TT) et à l’indice de masse corporelle (IMC) améliore la valeur prédictive de modèles de régression logistique lorsque les variables du questionnaire CANRISK sont utilisées pour prédire la dysglycémie. Méthodologie Nous avons recueilli auprès de 1479 participants métis et des Premières Nations des données provenant d’un questionnaire CANRISK autoadministré, de mesures anthropométriques et de résultats d’épreuve standard d’hyperglycémie provoquée par voie orale (HGPO). Nous avons calculé la sensibilité et la spécificité des scores CANRISK en appliquant les seuils usuels de classification des risques. Une régression logistique a été effectuée en utilisant des seuils tenant compte de l’origine ethnique pour l’IMC et le TT pour prédire la dysglycémie à l’aide des variables CANRISK. Résultats Appliqué aux résultats de l’épreuve d’HGPO, le score seuil CANRISK à 33 points a conduit à une sensibilité et une spécificité de l’outil CANRISK de respectivement 68 % et 63 % chez les 40 ans et plus, et de respectivement 27 % et 87 % chez les moins de 40 ans. L’utilisation d’un seuil inférieur, à 21 points, a fait monter à 77 % la sensibilité chez les moins de 40 ans, avec une spécificité de 44 %. Malgré la faible spécificité correspondant à ce seuil, l’augmentation de la sensibilité montre son importance à identifier les personnes à risque au sein de cette population. Après modification des seuils d’IMC et de TT, les modèles de régression logistique ont présenté une valeur prédictive comparable. Conclusion L’utilisation du questionnaire CANRISK s’est révélée efficace comme première étape de dépistage du diabète chez les membres des Premières Nations et les Métis d’un large éventail d’âge au Canada, dans la mesure où le seuil CANRISK a été adapté aux moins de 40 ans, et sans que l’on constate d’amélioration différentielle en modifiant les seuils d’IMC et de TT.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".