The Association Between Pre-Diabetes With Body Mass Index and Marital Status in an Iranian Urban Population
Notice bibliographique
Résumé
Pre-diabetes increased the development of diabetes mellitus (type 2). The aim of study was to determine the association of body weight, education and marital status with pre-diabetes in an Iranian urban population.A sample of 788 subjects (360 men and 428 women) between the ages 30-85 years participated in our study and anthropometric measurements, educational level and fasting blood sugar of participants were recorded. The t and Chi square tests were used for continuous and categorical variables. The association of age, BMI categories, educational level and marital status to pre-diabetes was assessed by estimating the odds ratio. A p-value ≤ 0.05 were considered significant. The analysis was done using SPSS version 11.5. Our study showed that pre-diabetic subjects were older and low educated than normoglycemic subjects. Mean BMI and educational level were associated to pre-diabetes only in women. The odds of being pre-diabetes also were higher in obese women than in normal BMI women. No relationship was found between education and marital status with pre-diabetes in both men and women. Based on our finding, it is possible that advancing age and obesity has increased in pre-diabetes. This highlights the importance of population based survey to monitor blood glucose for effective prevention and control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».