Socio‐economic inequalities in diabetes prevalence in the Kingdom of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rising prevalence of non-communicable diseases, including diabetes in the Middle East, is a major public health concern of the 21st century. However, there is a paucity of literature to understand and measure socio-economic inequalities in diabetes prevalence in this region, including the Kingdom of Saudi Arabia (KSA). METHODS: This study investigated socio-economic inequalities in diabetes prevalence in the KSA using data from the Saudi Arabia Health Interview Survey. Concentration curve, concentration index, and multivariate logistic regression were used to measure and examine income- and education-related inequalities in diabetes prevalence. RESULTS: The results showed significant socio-economic inequalities in the prevalence of diabetes through analysing a nationally representative sample of the KSA population. Diabetes prevalence was concentrated among the poor and among people with less education. In addition, education-related inequality was higher than income-related inequality. CONCLUSIONS: The findings of this study are important for policymakers to combat both the increasing prevalence of and socio-economic inequalities in diabetes. The government should promote health education programmes and increase the level of public awareness of diabetes management, especially among the lower educated population in the KSA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».