Prevalence of diabetes in people with intellectual disabilities and age‐ and gender‐matched controls: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This meta‐analysis aims to: (i) describe the pooled prevalence of diabetes in people with intellectual disabilities, (ii) investigate the association with demographic, clinical and treatment‐related factors and (iii) compare the prevalence versus age‐ and gender‐matched general population controls. Methods Pubmed, Embase and CINAHL were searched until 01 May 2021. Random effects meta‐analysis and an odds ratio analysis were conducted to compare rates with controls. Results The trim‐ and fill‐adjusted pooled diabetes prevalence amongst 55,548 individuals with intellectual disabilities (N studies = 33) was 8.5% (95% CI = 7.2%–10.0%). The trim‐ and fill‐adjusted odds for diabetes was 2.46 times higher (95% CI = 1.89–3.21) (n = 42,684) versus controls (n = 4,177,550). Older age (R2 = .83, p < .001), smoking (R2 = .30, p = .009) and co‐morbid depression (R2 = .18, p = .04), anxiety (R2 = .97, p < .001), and hypertension (R2 = 0.29, p < .001) were associated with higher diabetes prevalence rates. Conclusions Our findings demonstrate that people with intellectual disabilities are at an increased risk of diabetes, and therefore routine screening and multidisciplinary management of diabetes is needed.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».