MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2642579604 · doi:10.7189/jogh.07.011103

Socioeconomic status and prevalence of type 2 diabetes in mainland China, Hong Kong and Taiwan: a systematic review

2017· review· en· W2642579604 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésSocioeconomic statusMainland ChinaChinaMedicineEnvironmental healthType 2 diabetesDemographyGeographyDiabetes mellitusPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: China is estimated to have had the largest number of people with diabetes in the world in 2015, with extrapolation of existing data suggesting that this situation will continue until at least 2030. Type 2 diabetes has been reported to be more prevalent among people with low socioeconomic status (SES) in high-income countries, whereas the opposite pattern has been found in studies from low- and middle-income countries. We conducted a systematic review to describe the cross-sectional association between SES and prevalence of type 2 diabetes in Chinese in mainland China, Hong Kong and Taiwan. METHODS: We conducted a systematic literature search in Medline, Embase and Global Health electronic databases for English language studies reporting prevalence or odds ratio for type 2 diabetes in a Chinese population for different SES groups measured by education, income and occupation. We appraised the quality of included studies using a modified Newcastle-Ottawa Scale. Heterogeneity of studies precluded meta-analyses, therefore we summarized study results using a narrative synthesis. RESULTS: Thirty-three studies met the inclusion criteria and were included in the systematic review. The association between education, income and occupation and type 2 diabetes was reported by 27, 19 and 12 studies, respectively. Most, but not all, studies reported an inverse association between education and type 2 diabetes, with odds ratios (OR) and 95% confidence interval (CI) ranging from 0.39 (CI not reported) to 1.52 (95% CI 0.91 - 2.54) for the highest compared to the lowest education level. The association between income and type 2 diabetes was inconsistent between studies. Only a small number of studies identified a significant association between occupation and type 2 diabetes. Retired people and people working in white collar jobs were reported to have a higher risk of type 2 diabetes than other occupational groups even after adjusting for age. CONCLUSIONS: This first systematic review of the association between individual SES and prevalence of type 2 diabetes in China found that low education is probably associated with an increased prevalence of type 2 diabetes, while the association between income and occupation and type 2 diabetes is unclear.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle