Prevalence of Undiagnosed Type 2 Diabetes Mellitus and Its Associated Factors Among the Malaysian Population: The 2015 National Health and Morbidity Survey, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of diabetes has increased dramatically in the last decade. Compounding the problem are undiagnosed cases of type 2 diabetes mellitus. These respondents are those who do not know that they have the disease. Undiagnosed cases have substantial implications as they are at more risk to develope fatal complications. This study aims to determine the prevalence of undiagnosed T2DM and to identify its associated factors in Malaysia.METHODS: A nationwide cross-sectional study was conducted involving 19,935 respondents. Two-stage stratified sampling design was used to select a representative sample of the Malaysian adult population. Face-to-face interviews using structured, validated questionnaires were used to obtain data from the respondents. Respondents who claimed that they were not diagnosed with diabetes before were asked to undergo a finger-prick test.RESULTS: The overall prevalence of T2DM was 17.5% while the prevalence of undiagnosed T2DM was 9.2% (n=2103). Respondents aged 60 years old & above had the highest percentage of undiagnosed T2DM at about 13.6 %, followed by those with no formal educational at 12.9%, among Indians were 11.9%, among female at 9.2%, among non-working citizen at 9.8%, widowed/divorced (12.0%), smokers (9.5%), obesity (13.6%) and hypertensive (12.8%). Multivariable analyses revealed that age group, ethnicity, education level, marital status, obesity and hypertensive were more likely to have undiagnosed T2DM.CONCLUSION: This study showed a high prevalence of undiagnosed T2DM in Malaysia. Factors associated with undiagnosed diabetes mellitus were obesity, age, ethnicity, educational level and hypertension. Screening is essential among adults aged 30 to 60 year old to enable early intervention and prevent development of serious complications of this disease.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».