Comparison of diabetes risk estimate in the cities of Riyadh and Amman
Notice bibliographique
Résumé
A significant rise in the prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) in the Middle-east and North Africa (MENA) region has seen over the last few decades. The present observational study aimed to evaluate and compare the risk of developing T2DM in the cities of Riyadh and Amman using the Arab Diabetes Risk Assessment Questionnaire (ARABRISK).The ARABRISK was administered in a total of 1116 healthy male and female individuals in the age group of 40 to 74 years with no prior history of diabetes in the city of Riyadh (Saudi Arabia) and Amman (Jordan). ARABRISK is an Arabic version of the Canadian Diabetes Risk Assessment Questionnaire (CANRISK), which was adapted and validated for the use in Arab-speaking individuals in Saudi Arabia and Jordan.The participants from Amman region had higher mean total ARABRISK score compared to the Riyadh region for all categories of ARABRISK. However, the difference was significant in both low- and high-risk categories (P = .02 and P = .01, respectively) but not significant for moderate category (P = .17). In the Riyadh population, female participants had significantly higher ARABRISK total scores compared to male in both moderate- and high-risk categories (P = .01). However, in the Amman population, male participants had significantly higher ARABRISK total scores compared to female in both low- and moderate-risk categories (P = .01).The present study suggested an increased risk of developing T2DM in the cities of Riyadh and Amman. However, the population of Amman had a higher risk of developing T2DM compared to the population of Riyadh.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».