Interaction between sex and rurality on the prevalence of diabetes in Guyana: a nationally representative study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diabetes prevalence has never been measured in Guyana. We conducted a nationally representative cross-sectional study to estimate the prevalence of diabetes and pre-diabetes, and the association between sex and diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: and fasting blood glucose testing. We estimated the prevalence of diabetes and pre-diabetes and measured the association between sex and diabetes prevalence using logistic regression to compute adjusted ORs. RESULTS: We included 805 adults (511 women, 294 men, mean age 41.8 (SD 14.4) years). The national prevalence of diabetes was 18.1% (95% CI: 15.4% to 20.8%), with higher rates among women (21.4%, 95% CI: 18.0% to 24.7%) than men (15.1%, 95% CI: 10.9% to 19.3%). Sex-specific diabetes prevalence varied significantly across urban and rural areas (p=0.002 for interaction). In rural areas, diabetes was twice as common among women (24.1%, 95% CI: 20.1% to 28.2%) compared with men (11.8%, 95% CI: 7.7% to 15.9%). After adjusting for prespecified covariates, rural women had double the odds of diabetes compared with rural men (OR 2.1, 95% CI: 1.20 to 3.82). This prevalence pattern was reversed in urban areas (diabetes prevalence, women: 13.9%, 95% CI: 8.7% to 19.0%; men: 22.0%, 95% CI: 12.9% to 31.1%), with urban women having half the odds of diabetes compared with urban men (OR 0.4, 95% CI: 0.20 to 0.99). We estimated that nearly one-third of women and over a quarter of men had diabetes or pre-diabetes. CONCLUSIONS: The burden of diabetes in Guyana is considerably higher than previously estimated, with an unexpectedly high prevalence among women-particularly in rural areas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».