The prevalence and management of diabetes among Vietnamese Americans: A population-based survey of an understudied ethnic group
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although obesity remains relatively rare among Vietnamese Americans, the prevalence of diabetes has increased in this population. This study aims to: 1. Estimate the prevalence of diabetes among non-obese Vietnamese American adults compared to non-obese non-Hispanic whites (NHW). 2. Identify factors associated with diabetes among non-obese Vietnamese Americans. 3. Examine whether Vietnamese Americans and NHW with diabetes are equally as likely to receive optimal frequency of diabetes care (i.e., hemoglobin A1C monitoring, foot care, eye care). METHODS: We conducted a secondary analysis of non-obese adult Vietnamese Americans using pooled data from the 2007, 2009, 2011 and 2013-2016 waves of the California Health Interview Survey (CHIS). RESULTS: Only 9% of Vietnamese Americans with diabetes are obese. Non-obese Vietnamese Americans have 60% higher adjusted odds of diabetes compared to non-obese NHW. Among non-obese Vietnamese Americans, those who were older, ever smokers and born outside US had a higher prevalence of diabetes. We found both Vietnamese Americans and NHW with diabetes received similar levels of care. DISCUSSION: Non-obese Vietnamese Americans have much higher odds of diabetes than NHW. Health professionals can effectively minimize disparities between Vietnamese Americans and NHW with diabetes through appropriate monitoring of foot care, eye care and A1C levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».