Epidemiologie des Diabetes - Zukünftige Belastung stärker als erwartet
Bibliographic record
Abstract
Im Jahr 2005 hatte die Diabeteshäufigkeit im kanadischen Ontario bereits den weltweit für 2030 vorhergesagten Wert überschritten. Der von der WHO vorhergesagte 39%ige Anstieg der weltweiten Diabetesrate zwischen 2000 und 2030 könnte daher weit unterschätzt sein. Die Zahl der an Diabetes erkrankten Personen hat sich in den letzten 20 Jahren deutlich erhöht. Bei Diabetes handelt es sich um eine der kostenintensivsten und belastendsten chronischen Krankheiten unserer Zeit. Die WHO sagt voraus, dass die weltweite Diabetes-Häufigkeit bei Erwachsenen im Jahr 2030 auf 6,4 % steigen wird - eine Erhöhung um 60 % seit 1995 und um 39 % zwischen den Jahren 2000 und 2030. Lorraine Lipscombe vom Institute for Clinical Evaluative Sciences in Toronto und ihre Kollegen verwendeten populationsgestützte Daten aus Ontario in Kanada, um Trends in der Häufigkeit, dem Auftreten und der durch Diabetes bedingten Sterblichkeit zwischen 1995 und 2005 zu untersuchen. Sie wollten bestimmen, ob die Diabeteshäufigkeit in diesem Zeitraum stärker anstieg als vorausgesagt. Die Autoren fanden eine Erhöhung der Diabetes-Häufigkeit um 69 % zwischen den Jahren 1995 und 2005. Dieser Wert überstieg schon die weltweite Erhöhung um 60 % und die kanadische Erhöhung um 65 %, die für die 35 Jahre zwischen 1995 und 2030 hochgerechnet worden war. Sie geben zu, dass Ontario auf Grund seiner hohen Immigrationsrate aus Regionen mit anfälligeren Bevölkerungen wie Südasien eine höhere Diabetesrate haben könnte als andere Industrieländer. Dennoch argumentieren sie, dass es gegebenenfalls in allen Industrienationen ähnliche Trends gibt und so das Ausmaß der kommenden Diabetes-Epidemie weitaus größer sein wird als bisher angenommen. Die Autoren folgern: "Unsere Daten sind wichtig, um Politiker adäquat auf die steigende Belastung der Gesundheitsressourcen durch Diabetes vorzubereiten. Wirksame öffentliche Maßnahmen zur Behandlung und Prävention von Fettleibigkeit werden bitter benötigt. Weitere Forschung sollte sich auf die Identifikation von soziodemografischen Hochrisikogruppen fokussieren, für die spezifische Interventionen nötig sein könnten." gb
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".