Diabetes Mellitus and Its Associated Risk Factors among adult Population in Bisha Province, Southwest of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence and associated risk factors of diabetes mellitus (DM) among the adult population in Bisha province, Saudi Arabia.METHODS: A cross sectional study was conducted during December, 2015 using the World Health Organization STEPS wise approach for data collection. Blood glucose level and anthropometric measurements of blood pressure, height, weight, and waist circumference were performed per standard methods. Logistic regression analysis was used to assess the prevalence and risk of diabetes.RESULTS: Of 542 adult individuals included in the study, 13.3% (72) had diabetes, of which 8.1% were previously diagnosed and 5.2% represented new cases. The proportions of DM were 14.7% for men and 10.8% for women. Diabetes was significantly higher among married compared to unmarried individuals (19.3% vs 5.5 %; p<0.001) and among individuals aged ≥40 years old compared to those <40 years (31.3% vs 9.3%; p<0.001). The risk of diabetes was significantly increased with older age (Odds Ratio=4.470; 95% CI 2.264-7.614), married individuals (OR=4.097; 95% CI 2.188-7.672), weight/obesity (OR=2.827; 95% CI 1.567-5.072), hypertension (OR=4.383; 95% CI 2.085-9.214) and having a job (OR=2.327; 95% CI 1.347-4.02). The independent risk factors predicted diabetes were hypertension (Adjusted OR=2.897; 95% CI 1.269-66.13) and job patterns (Adjusted OR=2.793; 95% CI 1.064-7.329).CONCLUSION: Different risk factors alarming diabetes among adult population in Bisha province were detected. Strategies aimed to improving a healthy lifestyle are necessary to reduce the burden of the disease.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».