Prevalence and Social Determinants of Type 2 Diabetes in a Coastal Area of Kerala,India
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Varying prevalence rates of type 2 diabetes have been observed in different parts of the southern state of Kerala, India which is in an advanced stage of epidemiologic transition. Social patterning is evident in diabetes and therefore it was decided to undertake a study on estimating the prevalence of diabetes and associated social determinants. METHODOLOGY: The adopted local self administration unit of the Medical College which is also the field practice area with a population of 25,096 was taken for the study. All the households in the area were visited and the details regarding self reported diabetes was collected after obtaining informed consent and analysis done by multivariate logistic regression. RESULT: The prevalence of self reported diabetes in this coastal area was found to be low at 7.4%. Type 2 diabetes was also found to occur significantly earlier among the respondents belonging to the below poverty line. Age above 40 years (OR 2 95% CI 1.5-2.7, p=.000), marital status (OR 1.9 95% CI 1.1-2.1, p=.006) presence of comorbidities (OR 635 95% CI 389-969, p=.000), more than 8 years of schooling (OR 0.64 95% CI 0.46-0.86, p=.004), living conditions as represented by presence of household source of drinking water(OR 1.4 95% CI 1.01-1.5) were found to be independent predictors. Though there was increasing trend of diabetes among the forward caste line families after backward logistic regression this disappeared leaving behind the proxy of socioeconomic status, household source of drinking water. CONCLUSION: Though, the state of Kerala is in an advanced stage of epidemiologic transition, coastal areas are still in the earlier phases of transition with low prevalence of type 2 diabetes mellitus. Higher education and better living conditions are important social determinants of diabetes though further studies are necessary to delineate the impact of economic status and education.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».