PREDICTION OF THE RISK OF DEVELOPING TYPE 2 DIABETES MELLITUS USING BODY MASS INDEX IN ADOLESCENTS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDOverweight and obesity are recognized as an escalating epidemic affecting both developed and developing countries.Body Mass Index (BMI) is promulgated by WHO as the most useful epidemiological measure of obesity.Obesity is one of the most important modifiable risk factors in pathogenesis of type 2 diabetes mellitus.Studies have indicated that Indians are highly susceptible to diabetes even with modest overweight, central obesity and physical inactivity.The objectives of this study were-1.to determine the relation between body mass index and fasting blood sugar 2. to determine the factors influencing childhood obesity and type 2 diabetes. MATERIALS AND METHODSAfter obtaining consent from the school authorities and parents, details of the children were collected.Weight, height and fasting blood sugar of the children were measured.Body Mass Index was calculated.The data was analysed statistically. RESULTSThe prevalence of overweight was 14.8% and obesity was 9.0%.There is a positive correlation between Body Mass Index and Fasting Blood Sugar with a r value of 0.826 and a p value of 0.0001.Socioeconomic status and TV watching time have a positive influence on Body Mass Index.Family history of type 2 Diabetes Mellitus has a positive correlation with Body Mass Index and Fasting Blood Sugar. CONCLUSIONThe prevalence of overweight and obesity among adolescent children is on a raising trend.There is a positive correlation between fasting blood sugar and Body Mass Index.Socioeconomic status and TV watching time have a positive influence on Body Mass Index.Family history of type 2 Diabetes Mellitus has a positive correlation with Body Mass Index and Fasting Blood Sugar.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».