Prevalence of metabolic syndrome in Bangladesh: a systematic review and meta-analysis of the studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic syndrome (MS) is a cluster of health problems that set the stage for serious health conditions and places individuals at higher risk of cardiovascular disease, diabetes and stroke. The worldwide prevalence of MS in the adult population is on the rise and Bangladesh is no exception. According to some epidemiological study, MS is highly prevalent in Bangladesh and has increased dramatically in last few decades. To provide a clear picture of the current situation, we conducted a systematic review and meta-analysis with an objective to assess the prevalence of metabolic syndrome among the Bangladeshi population using data already published in the scientific literature. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE and PubMed and manually checked references of all identified relevant publications that described the prevalence of MS in Bangladesh. Random effects meta-analysis was used to pool the prevalence. Heterogeneity was explored using formal tests and subgroup analyses. Study quality and publication bias was also explored. RESULTS: Electronic and grey literature search retrieved 491 potentially relevant papers. After removing duplicates, reviewing titles and abstracts and screening full texts, 10 studies were finally selected. Most of the studies were conducted in rural populations and study participants were mostly females. The weighted pooled prevalence of metabolic syndrome regardless of gender and criteria used to define metabolic syndrome, was 30.0% with high heterogeneity observed. Weighted pooled prevalence of metabolic syndrome is higher in females (32%) compared to males (25%) though not statistically significant (p = 0.434). Prevalence was highest (37%) when Modified NCEP ATP III criteria was used to define MS, while it was lowest (20%) when WHO criteria was used. In most cases, geographical area (urban/rural) was identified as a source of heterogeneity between the studies. Most of the studies met study quality assessment criteria's except adequate sample size criteria and evidence of small study effect was also detected. CONCLUSIONS: The prevalence of metabolic syndrome is high and rising in Bangladesh. Strategies aimed at primary prevention are required to mitigate a further increase in the prevalence and for the reduction of the morbidity and mortality associated with metabolic syndrome.
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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 | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».