Incidence and risk factors of type 2 diabetes mellitus in an overweight and obese population: a long-term retrospective cohort study from a Gulf state
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A high body mass index (BMI) is associated with risk of type 2 diabetes mellitus (DM). The United Arab Emirates (UAE) is experiencing a marked increase in obesity. Nonetheless, no data are available regarding the incidence of type 2 DM in the high-risk adult UAE population. Therefore, this study aimed to evaluate the incidence rate and risk of developing type 2 DM among individuals with above-normal BMI in the UAE. DESIGN: A retrospective cohort study. SETTING: Outpatient clinics at a tertiary care centre in Al Ain, UAE. PARTICIPANTS: Three hundred and sixty-two overweight or obese adult UAE nationals who visited outpatient clinics between April 2008 and December 2008. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Patients with type 2 DM were identified based on diagnosis established by a physician or through glycated haemoglobin (HbA1c) levels ≥6.5% during the follow-up period (until April 2018). RESULTS: The overall incidence rate of type 2 DM during the median follow-up time of 8.7 years was 16.3 (95% CI 12.1 to 21.4) cases per 1000 person-years. Incidence rates in men and women were 17.7 (95% CI 11.6 to 25.9) and 15.0 (95% CI 9.8 to 22.2) cases per 1000 person-years, respectively. Multivariable Cox proportional hazard analysis determined older age and obesity in women and pre-diabetes in men to be independent risk factors for developing type 2 DM. CONCLUSIONS: The incidence rate of type 2 DM in overweight and obese UAE nationals is high. In addition to screening, current strategies should strongly emphasise lifestyle modifications to decrease HbA1c and BMI levels in this high-risk population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».