Double Trouble: Prevalence and Factors Associated with Tuberculosis and Diabetes Comorbidity in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes among tuberculosis patients increases the risk of tuberculosis treatment failure, death, and development of multidrug-resistant tuberculosis. Yet, there is no data is available in Bangladesh on the prevalence of diabetes among tuberculosis patients. The objective of the current study was to estimate prevalence and identify factors associated with tuberculosis-diabetes co-morbidity among TB patients enrolled in the Directly Observed Treatment, Short course program. METHODS: A community based cross-sectional quantitative study was conducted among 1910 tuberculosis patients living in six urban and eleven rural areas among whom Oral Glucose Tolerance Test (those who fasted) and Random Blood Sugar test (those who did not fast) were performed. Besides glucose levels, data on socio-demographic information, family history of diabetes and anthropometric measurements (height and weight) were also collected. RESULT: Among the 1910 TB patients who participated in screening for diabetes, 245 (12.8%) were found to have diabetes and 296 (15.5%) to have pre-diabetes. Out of those who had diabetes, 34.7% were newly diagnosed through the current study and 65.3% already knew their status. Among those who were found to have prediabetes, 27 (9.1%) had impaired Fasting Blood Glucose (FBG), 230 (77.7%) had Impaired Glucose Tolerance (IGT), and 39 (13.2%) had both Impaired FBG and IGT. Older age, higher BMI, higher education (secondary level and above), being married, participation in less active work, and family history of diabetes are associated with higher prevalence of diabetes. CONCLUSION: We observed a higher prevalence of diabetes and pre-diabetes in TB patients than reported previously in Bangladesh among the general population which may challenge TB and diabetes control in Bangladesh. Diabetes diagnosis, treatment and care should be integrated in the National TB Program.
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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) | 0,000 | 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 ».