Relationship between socioeconomic status and type 2 diabetes: results from Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 2010–2012
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between socioeconomic status (SES) and type 2 diabetes using the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 2010-2012. DESIGN: A pooled sample cross-sectional study. SETTING: A nationally representative population survey data. PARTICIPANTS: A total of 14,330 individuals who participated in the KNHANES 2010-2012 were included in our analysis. PRIMARY OUTCOME: Prevalence of type 2 diabetes. RESULTS: The relationship between SES and type 2 diabetes was assessed using logistic regression after adjusting for covariates including age, gender, marital status, region, body mass index, physical activity, smoking and high-risk drinking behaviour. After adjustment for covariates, our results indicated that individuals with the lowest income were more likely to have type 2 diabetes than those with the highest income (OR 1.35; 95% CI 1.08 to 1.72). In addition, lower educational attainment was an independent factor for a higher prevalence of type 2 diabetes in Korea. CONCLUSIONS: These findings suggest the need for developing a health policy to ameliorate socioeconomic inequalities, in particular income and education-related disparities in type 2 diabetes, along with risk factors at the individual level. In addition, future investigations of type 2 diabetes among Koreans should pay more attention to the social determinants of diabetes in order to understand the various causes of the condition.
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 | 0,005 | 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 | 0,000 |
| 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 ».