Diabetes and Pre-Diabetes among Persons Aged 35 to 60 Years in Eastern Uganda: Prevalence and Associated Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our aim was to estimate the prevalence of abnormal glucose regulation (AGR) (i.e. diabetes and pre-diabetes) and its associated factors among people aged 35-60 years so as to clarify the relevance of targeted screening in rural Africa. METHODS: A population-based survey of 1,497 people (786 women and 711 men) aged 35-60 years was conducted in a predominantly rural Demographic Surveillance Site in eastern Uganda. Participants responded to a lifestyle questionnaire, following which their Body Mass Index (BMI) and Blood Pressure (BP) were measured. Fasting plasma glucose (FPG) was measured from capillary blood using On-Call® Plus (Acon) rapid glucose meters, following overnight fasting. AGR was defined as FPG ≥6.1 mmol L⁻¹ (World Health Organization (WHO) criteria or ≥5.6 mmol L⁻¹ (American Diabetes Association (ADA) criteria. Diabetes was defined as FPG >6.9 mmol L⁻¹, or being on diabetes treatment. RESULTS: The mean age of participants was 45 years for men and 44 for women. Prevalence of diabetes was 7.4% (95%CI 6.1-8.8), while prevalence of pre-diabetes was 8.6% (95%CI 7.3-10.2) using WHO criteria and 20.2% (95%CI 17.5-22.9) with ADA criteria. Using WHO cut-offs, the prevalence of AGR was 2 times higher among obese persons compared with normal BMI persons (Adjusted Prevalence Rate Ratio (APRR) 1.9, 95%CI 1.3-2.8). Occupation as a mechanic, achieving the WHO recommended physical activity threshold, and higher dietary diversity were associated with lower likelihood of AGR (APRR 0.6, 95%CI 0.4-0.9; APRR 0.6, 95%CI 0.4-0.8; APRR 0.5, 95%CI 0.3-0.9 respectively). The direct medical cost of detecting one person with AGR was two US dollars with ADA and three point seven dollars with WHO cut-offs. CONCLUSIONS: There is a high prevalence of AGR among people aged 35-60 years in this setting. Screening for high risk persons and targeted health education to address obesity, insufficient physical activity and non-diverse diets are necessary.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».