Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus, commonly known as diabetes, is a non-communicable disease whereby a person’s pancreas is either incapable of producing or unable to use insulin in the body. The disease and its complications are growing in different parts of the world. It has been predicted that by 2035, there will be over 205 million diabetics in the world. It has been hypothesized that diabetes complications is highly prevalent in many African countries due to high medication cost, lack of early diagnoses and treatment, low economic standing, and culture-influenced beliefs about the disease. To address this hypothesis, a literary review was conducted on peer-reviewed articles. PubMed and Google Scholar were searched using the keywords: diabetes, diabetes in Africa, diabetes complications to retrieve these articles. The articles were read and evaluated by one reviewer and information was extracted to generate conclusion about the hypothesis. The research found that the high influx of diabetes complications in Sub-Saharan Africa is correlated with the low economic status of countries within this region. Also high reliance on traditional medicine leading to delayed treatment also influences the prevalence of complications.This research also sought to identify the most effective preventative measures for these complications (e.g. optimal diet, exercise, access to effective medications) and the availability of these measures in the Sub-Saharan African regions. It was determined that countries in Sub-Saharan Africa lacked access to optimal medications, which is the most effective preventative measure. Future studies should focus on ways to improve this preventive measure to optimize diabetes control in these regions.Le diabète sucré, connu communément sous le nom de diabète, est une maladie non-transmissible qui surgit lorsque le pancréas d’une personne est incapable de produire de l’insuline ou est incapable d’utiliser l’insuline produite. Des prévisions montrent qu’à l’an 2035 , il y aura plus de 205 millions de diabétiques dans le monde. Il y a une hypothèse que la situation économique de pays subsahariens et la culture contribuent aux complications diabétiques de ces régions. De la recherche a été conduite dans des journaux révisé par des pairs afin de prouver ou de réfuter cette hypothèse. Il a été découvert qu’il y a une corrélation directe entre le statut économique et culturel de pays en Afrique subsaharienne et le taux élevé de complications provoqués par le diabète sucré. Cette recherche a aussi été ciblée pour rechercher les mesures préventatives pour éviter ces complications et pour augmenter la disponibilité de ces mesures. Il a été déterminé que ces pays manquaient ces mesures préventives et efficaces. Des études futures devraient se concentrer sur des moyens d’installation de ces mesures afin de sauver des vies.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».