Prevalence of Chronic Complication among Type 2 Diabetics Attending Primary Health Care Centers of Al Ahsa District of Saudi Arabia: A Cross Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The morbidity and mortality related to diabetes is a great global concern. The knowledge of chronic complications of diabetes and associated co morbidity factors is very important for formulating the necessary policies and action plan. AIMS: To determine the prevalence of chronic complications and comorbidity among the type 2 diabetics attending the primary health care centers of Al Ahsa district of Saudi Arabia. MATERIAL & METHODS: This cross sectional retrospective survey was carried out on 506 type 2 diabetic patients attending the different primary health care centers of ministry of health, Al Ahsa. Data regarding the co morbidity factors and chronic complications were recorded from the health records of the selected diabetic patients. Data analysis was done by SPSS version 16. A p < 0.05 was considered significant for all statistical calculations. RESULTS: Overall 72.72% (95% CI 69.78-74.45) of the study subjects were suffering from one or more complications of diabetic mellitus. Among them 33.39% (165) were suffering from single, 25.29% (128) with two and 15% (75) from more than two complications. The overall prevalence of complication among the female subjects was significantly higher than the male (78.16%, 95% CI 76.76-84.40 Vs 65.76%, 95% CI 61.63-69.89, p=.038). The chronic complication was higher among the urban population than the rural population (77.3% 95% CI 72.88-80.26 Vs 69.78% 95% CI 66.1%-76.92%, p=.035). CONCLUSION: The result showed a high percentage of chronic complications among the diabetic patients of this region. The high percentage of obesity, hypertension and dyslipidaemia among them are important co morbidity factors which if not controlled can cause further increase in the number of chronic complications.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».