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Enregistrement W2795360272 · doi:10.1186/s12889-018-5209-z

Prevalence of metabolic syndrome in Bangladesh: a systematic review and meta-analysis of the studies

2018· review· en· W2795360272 sur OpenAlexaff
Ataul Mustufa Anik, Zaki Farhana, Piali Dey Bristi, B. M. Abu Al Mamun, Muhammad Jasim Uddin, Jain Fatema, Tanjila Akter, Tania Akhter Tani, Mohammad Meshbahur Rahman, Tanvir Chowdhury Turin

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisMetabolic syndromeEpidemiologyBiostatisticsMEDLINEPopulationSystematic reviewPrevalenceDiseaseEnvironmental healthGerontologyObesityPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,036
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,199 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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