The prevalence, patterns and predictors of diabetic peripheral neuropathy in a developing country
Notice bibliographique
Résumé
Prevalence of diabetes mellitus (DM) has reached epidemic proportions in Sri Lanka. Presently there are studies on the community prevalence of distal peripheral neuropathy (DPN) in Sri Lanka. We describe prevalence, patterns and predictors of DPN in patients with DM in Sri Lanka. Data were collected as part of a national study on DM. In new cases DPN was assessed using the Diabetic-Neuropathy-Symptom (DNS) score, while in those with established diabetes both DNS and Toronto-Clinical-Scoring-System (TCSS) were used. A binary logistic-regression analysis was performed with 'presence of DPN' as the dichomatous dependent variable and other independent co-variants. The study included 528 diabetic patients (191-new cases), with a mean age of 55.0 ± 12.4 years and 37.3% were males, while 18% were from urban areas. Prevalence of DPN according to DNS score among all patients, patients with already established diabetes and newly diagnosed patients were 48.1%, 59.1% and 28.8% respectively. Prevalence of DPN in those with established DM as assessed by TCSS was 24% and the majority had mild DPN (16.6%). The remainder of the abstract is based on subjects with established DM. The prevalence of DPN in males and female was 20.0% and 26.4% respectively. The mean age of those with and without DPN was 62.1 ± 10.8 and 55.1 ± 10.8 years respectively (p < 0.001). The majority of those with DPN were from rural-areas (75.3%) and earned a monthly income < Sri Lankan Rupees 12,000 (87.6%). In the binary logistic-regression presence of foot ulcers (OR:10.4; 95%CI 1.8-16.7), female gender (OR:6.7; 95%CI 2.0-9.8) and smoking (OR:5.9; 95%CI 1.4-9.7) were the strongest predictors followed by insulin treatment (OR:4.3; 95%CI 1.3-6.9), diabetic retinopathy (OR:2.7; 95%CI 1.3-5.4), treatment with sulphonylureas (OR:1.8; 95%CI 1.1-3.2), increasing height (OR:1.8; 95%CI 1.2-2.4), rural residence (OR:1.8; 95%CI 1.1-2.5), higher levels of triglycerides (OR:1.6; 95%CI 1.2-2.0) and longer duration of DM (OR:1.2; 95%CI 1.1-1.3). There is a high prevalence of DPN among Sri Lankan adults with diabetes. The study defines the impact of previously known risk factors for development of DPN and identifies several new potential risk factors in an ethnically different large subpopulation with DM.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».