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Enregistrement W2081178075 · doi:10.1089/dia.2011.0244

Diabetes and Its Chronic Complications in the She Ethnic Minority Group of China

2012· article· en· W2081178075 sur OpenAlexaboutno aff
Yinghua Lin, Yuan Xu, Gang Chen, Xiaolan Lai, Baoying Huang, Zichun Chen, Long-teng Yao, Shaoheng Zhu, Jin Yao, Junping Wen, Hui‐Bin Huang, Caijing Lin

Notice bibliographique

RevueDiabetes Technology & Therapeutics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Fujian Province
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusInternal medicinePopulationHyperuricemiaType 2 diabetesInsulin resistanceImpaired glucose toleranceDemographyUric acidEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: According to recent reports, the development of type 2 diabetes in China has soared at an alarming rate. However, most of the investigations were based on Han people, who account for the majority of people in China. Little is known about the prevalence of diabetes its chronic complications in the She people, who have their own traditional lifestyle and hereditable background, different from other Asian population. The present study investigated the prevalence of type 2 diabetes and associated risk factors in the adult population of She nationals. SUBJECTS AND METHODS: A total of 5,385 participants entered into the analysis eventually, including 2,308 men and 3,077 women. An oral glucose tolerance test was performed in subjects without diagnosed diabetes. Liver function, cardiovascular risk (brachial-ankle pulse wave velocity, estimated glomerular filtration rate, and abnormal Minnesota codes findings), uric acid, and neuropathy were tested to assess the profiles of associated risks. RESULTS: In general, the self-reported diabetes rate was 9.5%. After age and sex standardization, the prevalence of diabetes was 6.1% (6.7% for men and 5.7% for women) in She Chinese people. In logistic regression models, age, family history of diabetes, alcohol use, total cholesterol, and triglycerides were all significantly associated with the risk of diabetes in this cross-sectional study (all P<0.05). In all, 47.4% had cardiovascular risks, 19.4% had liver dysfunction, and 6.2% had hyperuricemia. For women, compared with the first quartile, log-transformed homeostasis model assessment for insulin resistance of the fourth quartile was significantly higher (P<0.05), and log-transformed homeostasis model assessment for β cells was also higher in the second, third, and fourth quartiles (all P<0.05). The prevalences of polyneuropathy in impaired fasting glucose (IFG), impaired glucose tolerance (IGT), IFG/IGT, and diabetes mellitus (DM) were 16.1%, 13.1%, 18.6%, and 28.4% separately, which was higher than that in normal glucose tolerance. The prevalences of polyneuropathy in IFG/IGT and DM were higher than that in IGT. CONCLUSIONS: The present study revealed that a total of 6.1% She people suffered from type 2 diabetes, which was lower than the average level of China, but the standardized prevalence of prediabetes was higher, 20.6%. Early peripheral neuropathy screening should be performed in the prediabetes population. The Toronto Clinical Neuropathy Scoring System is convenient to assess diabetic polyneuropathy in clinical practice and should be tested regularly for people in prediabetes. Liver dysfunction, headache, and insomnia, appearing before type 2 diabetes, should be assessed regularly to avoid deterioration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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