Public health burden of pre-diabetes and diabetes in Luxembourg: finding from the 2013–2015 European Health Examination Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the burden and risk factors of prediabetes and diabetes in the general adult population of Luxembourg. DESIGN: Cross-sectional survey between 2013 and 2015. SETTING: Data were collected as part of the European Health Examination Survey in Luxembourg (EHES-LUX). PARTICIPANTS: 1451 individuals were recruited in a random sample of the 25-64-year-old population of Luxembourg. OUTCOMES: Diabetes was defined by a glycaemic biomarker (fasting plasma glucose (FPG) ≥7.0 mmol/L), self-reported medication and medical diagnosis; prediabetes by a glycaemic biomarker (FPG 5.6-6.9 mmol/L), no self-reported medication and no medical diagnosis. Undiagnosed diabetes was defined only from the glycaemic biomarker; the difference between total and undiagnosed diabetes was defined as diagnosed diabetes. Odds of diabetes and prediabetes as well as associated risk factors were estimated. RESULTS: The weighted prevalence of prediabetes and diabetes was 25.6% and 6.5%, respectively. Nearly 4.8% (men: 5.8%; women: 3.8%) were diagnosed diabetes and 1.7% (men: 2.6%; women: 0.7%) were undiagnosed diabetes. The multivariable-adjusted OR (MVOR) for diabetes risk were: age 1.05 (95% CI 1.01 to 1.09), family history of diabetes 3.24 (1.95-5.38), abdominal obesity 2.63 (1.53-4.52), hypertension 3.18 (1.76-5.72), one-unit increase of triglycerides 1.16 (1.10-1.22) and total cholesterol 0.74 (0.64-0.86). The MVOR for prediabetes risk were: age 1.04 (95% CI 1.02 to 1.06), male sex 1.84 (1.30-2.60), moderate alcohol consumption 1.38 (1.01-1.89), family history of diabetes 1.52 (1.13-2.05), abdominal obesity 1.44 (1.06-1.97), second-generation immigrants 0.61 (0.39-0.95) and a one-unit increase of serum high-density lipoprotein cholesterol 0.70 (0.54-0.90). CONCLUSIONS: In Luxembourg, an unexpectedly high number of adults may be affected by prediabetes and diabetes. Therefore, these conditions should be addressed as a public health priority for the country, requiring measures for enhanced detection and surveillance, which are currently lacking, especially in primary care settings.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».