Evaluation of predominant risk factors for type 2 diabetes mellitus among out-patients in two Nigerian secondary health facilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prevention of type 2 diabetes is enabled by identification and effective management of risk factors. OBJECTIVES: To evaluate the predominant risks for type 2 diabetes and identify persons at highest risk in a population; to facilitate the understanding of implications for practice. METHODS: Cross-sectional survey using Canadian diabetes risk assessment questionnaire was conducted among non-diabetic persons who visited two secondary hospitals. SPSS version 18 was used for data analysis. RESULTS: A total of 300 respondents participated in the study, with 25.7% having family history of type 2 diabetes, while 160 (53.3%) were at high risk of developing the disease. Males (62.5%), overweight (65.1%) and obese (82.6%) participants, were at higher risk. Others found to be at high risk were respondents with high waist circumference (55.6%), respondents who did not exercise (77.0%), those who did not eat fruits/vegetable daily (54.4%), those with high blood pressure (67.5%) and those who have had raised blood sugar in the past (71.0%). CONCLUSION: Majority of the study participants was at high risk for type 2 diabetes, male participants had higher risks and lifestyles/habits were the major risks for developing the disease..
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».