Hospitalizations in immigrants and non-immigrants with chronic hepatitis C infection in Québec
Bibliographic record
Abstract
nombre de jours d'hospitalisation, ajusts au statut d'immigrant/non-immigrant, l'ge et au sexe. RsultatsNous avons identifi 22,589 cas de VHC entre 1991 et 2007 et 20,139 entre 1998 et 2007, parmi lesquels 9% taient des immigrants (n = 1821 entre 1998 et 2007). la date du diagnostic, les immigrants taient plus gs (47,6 vs. 43,2 ans, p<0.05), ayant plus de probabilit d'tre du sexe fminin (46,7 vs. 31,9%, p<0.05) et d'tre atteint du cancer du foie (0,2% vs. 0,1%, p<0.05).Le dlai moyen du diagnostic du VHC aprs l'arrive au Qubec tait de 9,8 6,9 ans.Les non-immigrants avaient une prvalence de facteurs de risque de VHC 2 10 fois plus leve, incluant l'abus de drogues et d'alcool, et le VIH.L'utilisation annuelle des soins, toute cause et lie au foie, a augment pendant la dure de l'tude (1991-2007), largement cause de l'augmentation de la taille de la cohorte.Les hospitalisations lies au foie reprsentaient 18% de toutes les hospitalisations (n = 5879).Les immigrants avaient contribu respectivement 5,5% et 6,2% des hospitalisations toute cause et lies au foie.Les non-immigrants avaient une plus haute probabilit d'tre hospitaliss au moins une fois pendant le suivi (43% vs. 28%, p<0.05).Leurs principales causes d'hospitalisation non-lies au foie furent les troubles mentaux (27,8%) et blessures/empoisonnement (11,9%), alors que les immigrants l'taient pour grossesse/accouchement (13,2%) et troubles mentaux (10,7%).Les non-immigrants portaient un fardeau plus lev des hospitalisations toute cause, en nombre moyen par individu, avec plus de visites (1,35 vs. 0,62, p<0.05), de nombre de jours d'hospitalisation (15,5 vs. 7,1, p<0.05) et de jours de chirurgie (0,25 vs. 0,21), ainsi qu'une plus haute frquence d'au moins une hospitalisation (42,6% vs. 28,2, p<0.05).En revanche, la frquence des hospitalisations lies au foie et le nombre moyen de visites et de jours d'hospitalisation taient similaires chez les immigrants et les non-immigrants.Lorsque les taux d'hospitalisation (vnement/personnes-annes) taient ajusts l'ge et au sexe, le statut d'immigrant a t associ avec des taux moins levs d'hospitalisation toute cause et lie au foie (RR toute cause = 0,45, IC 95% = 0,40-0,51; RR li au foie: 0,53, 95% IC 95% = 0,40-0,70) et de nombre de jours d'hospitalisation (RR toute cause = 0,57, IC 95% = 0,49-0,67; RR li au foie = 0,63, IC 95% = 0,42-0,93).
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".