Diabetes among Inuit migrants in Denmark
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The study aimed to estimate the prevalence of diabetes and impaired glucose intolerance (IGT) among Inuit migrants living in Denmark, and to compare with findings from Greenland. Further, we analyzed determinants for diabetes and impaired glucose metabolism. STUDY DESIGN: Cross-sectional, population-based epidemiological study. METHODS: This cross-sectional study included randomly selected Inuit migrants in Denmark aged 34 years and above. Diabetes and IGT were diagnosed using the oral glucose tolerance test. Body mass index (BMI) and waist circumference were measured, and blood samples were taken from each subject. Socio-demographic characteristics were investigated using a questionnaire. For comparison, data from the Greenland Population Study were used (n = 917). RESULTS: Of 506 eligible subjects, 256 (51%) participated. Twenty-six subjects had diabetes (10.2%) and twenty-eight had IGT (10.9%). Of those with diabetes, 64% had not been previously diagnosed. The prevalences of diabetes and IGT were not significantly different from those among Inuit in Greenland. Significant predictors of diabetes and impaired glucose metabolism (IGM) were found to be age, waist circumference and physical inactivity. The association between waist circumference and diabetes was significantly stronger among Inuit migrants in Denmark than among Inuit in Greenland. CONCLUSIONS: The prevalence of diabetes is high among the Inuit migrants in Denmark. However, unlike that reported in most studies, the prevalence was not significantly higher in the migrant population compared with the population of origin.
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».