Overweight and abdominal obesity as determinants of undiagnosed diabetes and pre-diabetes in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes and pre-diabetes are an increasing pandemic globally and often remain undiagnosed long after onset in low-income settings. The objective of this study is to assess the determinants and prevalence of undiagnosed diabetes and pre-diabetes among adults in Bangladesh. METHODS: In an exploratory study, we performed oral glucose tolerance test on 1243 adults ≥20 years of age from urban Mirpur, Dhaka (n = 518) and rural Matlab, Chandpur (n = 725) who had never been diagnosed with diabetes or pre-diabetes. We collected data on socioeconomic, demographic, past medical history, physical activity, and measured weight, height, waist and hip circumferences, and blood pressure. Risk factors associated with undiagnosed diabetes and pre-diabetes were examined using a multiple logistic regression model. RESULTS: Overall prevalence of diabetes and pre-diabetes was 6.6 % (95 % CI 5.3, 8.1) and 16.6 % (14.5, 18.7) respectively, with both being significantly higher in urban than rural populations (diabetes 12.2 % vs 2.6 % respectively, p < 0.000; pre-diabetes 21.2 % vs 13.2 %, p < 0.001). After adjustment the variables, urban residence (OR 2.5 [95 % CI 1.02, 5.9]), age group 40-59 y (2.9 [1.7-5.2]), ≥60 y (8.1 [2.8-23.8]), overweight (2.2 [1.3-3.9]), abdominal obesity (3.3 [1.8-6.0]) and high WHR 5.6 (2.7-11.9) were all significant predictors of diabetes. Significant predictors of pre-diabetes included age group 40-59 (1.6 [1.1-2.2]), female sex (1.5 [1.0-2.2]), abdominal obesity (1.7 [1.2-2.4]) and high WHR (1.6 [1.2-2.3]). CONCLUSION: Both overweight and abdominal obesity contribute to the hidden public health threat of undiagnosed diabetes and pre-diabetes. Awareness raising and screening of high risk groups combined with a tailored approach are essential for halting the epidemic of diabetes and pre-diabetes in Bangladesh.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».