Screening of Prediabetes and Type 2 Diabetes Mellitus in Rabigh, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Identifying people with an increasing risk of diabetes provides a chance to change some factors before the occurrence of serious sequelae and permits the expectation of diabetes tendencies and the necessitated means to manage emerging diabetes. This current research aimed to screen students versus employees in Rabigh campus, King Abdulaziz University for the incidence of prediabetes and diabetes mellitus Type 2.METHODS: A sample of 279 was proportionally taken from student and employee study groups. Structured Modified Diabetic Risk Test (MDRT) questionnaire was adapted to be filled by each participant. Impaired glucose tolerance, body mass index, waist circumference and blood pressure of all participants were quantified. This study was done from January 2017 to March 2017.RESULTS: Higher pre-diabetic and diabetic risks were observed in employee as compared to students (ORPre-Dia=4.07 with 95% CI =1.518-10.95; ORDia=2.913 with 95% CI 0.815-10.41). Waist circumference and body mass index of students showed significant association with glucose level with p values 0.003 and 0.002 respectively.CONCLUSION: There are an alarming number of individuals with the risk of being affected by diabetes in both students and employees among this study population. These findings emphasize on the need for a primary healthcare clinic role in the screening, management, follow up and promoting community awareness of Diabetes Mellitus.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».