Diabetes and intermediate hyperglycaemia in Kisantu, DR Congo: a cross-sectional prevalence study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study the prevalence and risk markers of diabetes mellitus and intermediate hyperglycaemia (IH) in Kisantu, a semirural town in Bas-Congo province, The Democratic Republic of Congo. DESIGN: A cross-sectional population-based survey. SETTINGS: A modified WHO STEPwise strategy was used. Capillary glycaemia was measured for fasting plasma glucose and 2-h-postload glucose. Both WHO/IDF (International Diabetes Federation) 2006 and American Diabetes Association (ADA) 2003 diagnostic criteria for diabetes and IH were used. PARTICIPANTS: 1898 subjects aged ≥ 20 years. RESULTS: Response rate was 93.7%. Complete data were available for 1759 subjects (86.9%). Crude and standardised (for Doll and UN population) prevalence of diabetes were 4.8% and 4.0-4.2%. Crude IH prevalence was 5.8% (WHO/IDF) and 14.2% (ADA). Independent risk markers for diabetes (p<0.01) were male (OR 2.5), age 50-69 years (OR 2.6), family history (OR 3.5), waist (OR 4.1) and alcohol consumption (OR 0.36). In receiver operating characteristic (ROC) analysis, prediction of diabetes was slightly better by waist than body mass index (BMI). IH defined according to WHO/IDF was associated with BMI (OR 2.6, p<0.001). IH defined according to ADA was associated (p<0.05) with waist (OR 1.4), education level (OR 1.6), BMI (OR 2.4) and physical activity (OR 0.7). CONCLUSIONS: Current prevalence of diabetes in DR Congo exceeds IDF projections for 2030. The lower glucose threshold used by ADA almost triples impaired fasting glucose prevalence compared to WHO/IDF criteria. The high proportion of disorders of glycaemia made up by IH suggests the early stages of a diabetes epidemic.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».