Regional differences in the prevalence of known Type 2 diabetes mellitus in 45–74 years old individuals: Results from six population‐based studies in Germany (DIAB‐CORE Consortium)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: In Germany, regional data on the prevalence of Type 2 diabetes mellitus are lacking for health-care planning and detection of risk factors associated with this disease. We analysed regional variations in the prevalence of Type 2 diabetes and treatment with antidiabetic agents. METHODS: Data of subjects aged 45-74 years from five regional population-based studies and one nationwide study conducted between 1997 and 2006 were analysed. Information on self-reported diabetes, treatment, and diagnosis of diabetes were compared. Type 2 diabetes prevalence estimates (95% confidence interval) from regional studies were directly standardized to the German population (31 December 2007). RESULTS: Of the 11,688 participants of the regional studies, 1008 had known Type 2 diabetes, corresponding to a prevalence of 8.6% (8.1-9.1%). For the nationwide study, a prevalence of 8.2% (7.3-9.2%) was estimated. Prevalence was higher in men (9.7%; 8.9-10.4%) than in women (7.6%; 6.9-8.3%). The regional standardized prevalence was highest in the east with 12.0% (10.3-13.7%) and lowest in the south with 5.8% (4.9-6.7%). Among persons with Type 2 diabetes, treatment with oral antidiabetic agents was more frequently reported in the south (56.9%) and less in the northeast (46.0%), whereas treatment with insulin alone was more frequently reported in the northeast (21.6%) than in the south (16.4%). CONCLUSION: The prevalence of known Type 2 diabetes showed a southwest-to-northeast gradient within Germany, which is in accord with regional differences in the distribution of risk factors for Type 2 diabetes. Furthermore, the treatment with antidiabetic agents showed regional differences.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».