Prevalence of metabolic syndrome in Nepalese type 2 diabetic patients according to WHO, NCEP ATP III, IDF and Harmonized criteria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic syndrome (MetS) present in type 2 diabetic patients greatly increases the risk of strokes and cardiovascular diseases. Timely detection and mapping of MetS facilitates appropriate preventive and therapeutic approaches to minimize these risks. Our study aimed to determine the prevalence of MetS among Nepalese type 2 diabetic patients using WHO (1999), NCEP ATP III (2001), IDF (2005) and Harmonized (2009) definitions and identify the diagnostic concordance and disparity resulting from these four definitions. METHODS: Clinical and biochemical data were collected for 1061 type 2 diabetic patients at Manipal Teaching Hospital, Pokhara, Nepal. The data was analyzed in order to identify prevalence of MetS in these patients. Statistical analysis included usage of Student's t- and Chi-square tests, kappa statistics and 95% confidence intervals. RESULTS: The total age adjusted prevalence rates of MetS were 80.3%, 73.9%, 69.9% and 66.8% according to Harmonized, NCEP ATP III, WHO and IDF definitions, respectively. Prevalence increased with the age and was higher in females (p <0.001) according to WHO, NCEP ATP III and Harmonized definitions. Patients of Dalit community had the highest prevalence (p<0.05) according to NCEP ATP III and Harmonized definitions while Mongoloid and Newar patients had the highest prevalence (p <0.05) according to WHO and IDF definitions, respectively. Prevalence was also highest among patient engaged in agriculture occupation. Central obesity and hypertension were respectively the most and the least prevalent components of MetS. The highest overall agreement was between Harmonized and NCEP ATP III definitions (κ =0.62, substantial) and the lowest between WHO & IDF definitions (κ=0.26, slight). The Harmonized definition had the highest sensitivity (99.9%) and negative predictive value (98.9%) while NCEP ATP III definition had the highest specificity (98.9%) and positive predictive values (99.9%) in identifying the cases of MetS. CONCLUSIONS: The prevalence of MetS among Nepalese type 2 diabetic patients was very high suggesting that these patients were at increased risk of strokes, cardiovascular diseases and premature death. The Harmonized definition was the most sensitive while NCEP ATP III and IDF definitions were the most specific in detecting the presence of MetS in Nepalese type 2 diabetic patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».