Cardiovascular Disease-Related Lifestyle Factors among People with Type 2 Diabetes in Pakistan: A Multicentre Study for the Prevalence, Clustering, and Associated Sociodemographic Determinants
Notice bibliographique
Résumé
Background. We evaluated the prevalence and clustering pattern of cardiovascular disease (CVD) related lifestyle factors and their association with CVD among patients with type 2 diabetes. We also examined the association of these factors with various socio-demographic characteristics. Methods. A total of 1000 patients with type 2 diabetes were interviewed in a cross-sectional, multi-center study in out-patient clinics in Karachi, Pakistan. Results. In this study 30.3% study participants had CVD. Majority of the patients were physically inactive and had adverse psychosocial factors. Forty percent of the study participants were exposed to passive smoking while 12.7% were current smokers. Only 8.8% of study subjects had none of the studied lifestyle factor, 27.5% had one, while 63.7% had two or three factors. CVDs were independently associated with physical inactivity, adverse psychosocial factors, passive smoking and clustering of two or three lifestyle factors. Physical inactivity was more prevalent among females and patients with no/less education. Proportion of adverse psychosocial factors were higher among females, elders and patients with no/less education. Clustering of these lifestyle factors was significantly higher among females, elderly and no/less educated patients. Conclusion. These results suggest the need of comprehensive and integrated interventions to reduce the prevalence of lifestyle factors.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».