Association between socioeconomic status and self-reported diabetes in India: a cross-sectional multilevel analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To quantify the association between socioeconomic status (SES) and type 2 diabetes in India. DESIGN: Nationally representative cross-sectional household survey. SETTING: Urban and rural areas across 29 states in India. PARTICIPANTS: 168 135 survey respondents aged 18-49 years (women) and 18-54 years (men). PRIMARY OUTCOME MEASURE: Self-reported diabetes status. RESULTS: Markers of SES were social caste, household wealth and education. The overall prevalence of self-reported diabetes was 1.5%; this increased to 1.9% and 2.5% for those with the highest levels of education and household wealth, respectively. In multilevel logistic regression models (adjusted for age, gender, religion, marital status and place of residence), education (OR 1.87 for higher education vs no education) and household wealth (OR 4.04 for richest quintile vs poorest) were positively related to self-reported diabetes (p<0.0001). In a fully adjusted model including all socioeconomic variables and body mass index, household wealth emerged as positive and statistically significant with an OR for self-reported diabetes of 2.58 (95% credible interval (CrI): 1.99 to 3.40) for the richest quintile of household wealth versus the poorest. Nationally in India, a one-quintile increase in household wealth was associated with an OR of 1.31 (95% CrI 1.20 to 1.42) for self-reported diabetes. This association was consistent across states with the relationship found to be positive in 97% of states (28 of 29) and statistically significant in 69% (20 of 29 states). CONCLUSIONS: The authors found that the highest SES groups in India appear to be at greatest risk for type 2 diabetes. This raises important policy implications for addressing the disease burdens among the poor versus those among the non-poor in the context of India, where >40% of the population is living in poverty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».