Prevalence and Risk Factors for Acute Coronary Syndrome Among Sudanese Individuals With Diabetes: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute coronary syndrome (ACS) is common with diabetes. The aim of this study was to establish prevalence and risk factors for ACS among Sudanese individuals with diabetes mellitus (DM). METHODS: A descriptive cross-sectional study was conducted in Khartoum State and Atabra (North of Sudan). The data collection was performed through pretested questionnaire, in addition to measurement of lipid profile and HbA1c. RESULTS: Among the 496 respondents, 234 (48.4%) were males and only 15 of them had ACS, while 255 (51.6%) were females and 12 had ACS. Therefore, the prevalence of ACS was 5.44% (95% confidence interval (CI): 3.45-7.44%). The unadjusted risk factors for ACS were age (P = 0.0008864), duration of DM (P = 0.01105) and presence of hypertension (P = 0.0006021). The presence of albuminuria, gender, and body mass index (BMI) was not associated with ACS. In addition, parameters like HbA1c, high-density lipoprotein (HDL), triglyceride and low-density cholesterol (LDL) were also not associated with ACS. Logistic regression analysis showed that duration of diabetes (odds ratio (OR) for below 5 years' history of DM = 0.175 (95% CI for OR: 0.180 - 0.835), P = 0.04051) and hypertension (OR = 2.462 (95% CI for OR: 1.007 - 6.500), P = 0.039) were absolute risk factors for ACS. CONCLUSION: The prevalence of ACS is estimated to be 5.44%. ACS in Sudanese individuals with DM was associated with hypertension, increase in age and increase in duration of DM.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».