MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2883100888 · doi:10.1371/journal.pone.0200838

Prevalence of diabetes mellitus amongst hospitalized tuberculosis patients at an Indian tertiary care center: A descriptive analysis

2018· article· en· W2883100888 sur OpenAlexaff
Tripti Pande, Sophie Huddart, Wilbin Xavier, Shrivathsa Kulavalli, Tanya Chen, Madhukar Pai, Kavitha Saravu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusTertiary careTuberculosisMedicineCenter (category theory)Young adultExtensively drug-resistant tuberculosisInternal medicinePediatricsFamily medicineMycobacterium tuberculosisPathologyEndocrinologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: India has a high prevalence of tuberculosis (TB) as well as diabetes mellitus (DM). DM is a chronic disease caused by deficiency of insulin production by the pancreas. The risk of TB amongst DM patients is three times higher than those without. The estimated national prevalence of DM is 7.3%. Despite the growing burden of DM, there are limited studies describing the prevalence of TB-DM in India. OBJECTIVE: Our study estimated the prevalence of DM amongst adult hospitalized TB patients at Kasturba Hospital, Manipal and determined factors associated with the likelihood of DM-TB co-prevalence. METHODS: We conducted a retrospective cohort study at Kasturba Hospital, Manipal Academy of Higher Education. All hospitalized adult patients diagnosed with pulmonary TB (PTB) and extrapulmonary TB (EPTB) between June 1st 2015 and June 30th 2016 were eligible for inclusion. Pediatric and pregnant TB patients were excluded from our study. Data were extracted from medical charts. Descriptive and multivariate analyses were performed in R. Multivariate analysis adjusted for age, gender, type of TB, history of TB, and nutrition (body mass index (BMI)) status. RESULTS: A total of 728 patients met the eligibility criteria, 517 (71%) were male, 210 (29%) female, 406 (56%) had PTB and 322 (44%) had EPTB. Amongst those with a nutritional status, 36 (30%) patients were underweight (BMI <18.4 kg/m2), 73 (40%) had a normal BMI (18.5kg/m2-24.9 kg/m2), 15 (8%) were overweight (BMI 25.0 kg/m2-29.9 kg/m2) and 9 (5%) were obese (BMI >30.0 kg/m2). A total of 720 (98.9%) of TB patients had at least one blood sugar test result. The overall prevalence of DM (n = 184) amongst TB patients was 25.3% (95% CI 22.2%, 28.6%). When stratified, it was 35.0% (30.4%, 39.9%) and 13.0% (9.7%, 17.3%) amongst PTB and EPTB patients respectively. TB patients aged 41-60 years had 3.51 times higher odds (aOR 3.51 (2.08, 6.07)) of having DM than patients 40 years or younger. Patients aged 60 years or older had 2.49 times higher odds (aOR 2.49 (1.28, 4.85)) of having DM than younger patients (<40 years). Females had lower odds (aOR 0.80 (0.46, 1.37)) of developing DM than male TB patients and patients with a history of TB had lower odds (aOR 0.73 (0.39, 1.32)) than newly diagnosed TB patients. Additionally, EPTB patients had significantly lower odds (aOR 0.26 (0.15, 0.43)) compared to PTB patients. Underweight patients also had significantly lower odds (aOR 0.25 (0.14, 0.42)) of having DM than normal weight patients. CONCLUSION: Our study found a higher prevalence of TB-DM than the national average. TB-DM co-prevalence was significantly associated with age, type of TB and undernutrition. As India's DM prevalence is expected to rise, TB-DM will become an increasingly important part of the TB epidemic requiring specialized study and care.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetTuberculosis Research and EpidemiologyTravaux en français237 207