Diagnostic Strategies to Detect Glucose Intolerance in a Multiethnic Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identifying individuals who have elevated glucose concentrations is important for clinicians so that preventive strategies can be invoked, and it is useful for researchers who study associations between elevated glucose and adverse health outcomes. These methods should be applicable worldwide across different ethnic groups. Therefore, the objective of our analysis was to determine whether using the fasting glucose and HbA(1c) together could improve the classification of individuals with impaired glucose tolerance and diabetes in a multiethnic cohort randomly assembled in Canada. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We determined the optimum diagnostic criteria to identify people with abnormal glucose tolerance using fasting plasma glucose, 2-h post-glucose load plasma glucose, and HbA(1c) in 936 Canadians of South Asian, Chinese, and European descent. RESULTS: The sensitivity of the American Diabetes Association (ADA) criteria to diagnose diabetes compared with the World Health Organization definitions was poor at 48.3% (95% confidence interval [CI] 35.7-61.0). Using a receiver operator characteristic curve, the optimum combined cut-point using fasting glucose and HbA(1c) to diagnose diabetes was a fasting glucose > or =5.7 mmol/l and an HbA(1c) > or =5.9%. These cut-points were associated with a sensitivity and specificity of 71.7% (60.3-83.1) and 95.0% (93.5-96.4), respectively, a positive likelihood ratio (LR) of 14.3 (9.6-19.0), and a negative LR of 0.3 (0.2-0.4). Significant ethnic variation in the sensitivity and specificity of this approach was observed: 47.4% (24.9-69.8) and 97.6% (95.9-99.4) among Europeans, 78.6% (57.1-100) and 95.9% (93.6-98.2) among Chinese, and 85.2% (71.8-98.6) and 91.3% (88.1-94.6) among South Asians, respectively. Participants with impaired glucose tolerance could not be identified reliably using the fasting glucose or HbA(1c) alone or in combination. CONCLUSIONS: The sensitivity of the ADA criteria to diagnose diabetes is low, and there is substantial variation between ethnic groups. Fasting glucose and HbA(1c) may be used together to improve the identification of individuals who have diabetes, allowing clinicians to streamline the use of the oral glucose tolerance test.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».