Prevalence and Associated Factors of Diabetic ketoacidosis among Patients Living with Type 1 Diabetes in Makkah Al-Mukarramah City
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess magnitude of diabetic ketoacidosis (DKA) among type-1 diabetics and to identify associated risk factors. Methods: A cross-sectional study was conducted among 236 type-1 diabetics in Makkah Al-Mukarramah City, Saudi Arabia. Results: Among participants, 59.3% were males, 44.1% were diabetic for more than 5 years, while 70.8% reported past history of DKA. The main causes of DKA were gfirst presentation of the diseaseh (40.9%), and gdiscontinued treatmenth (37%). The HbA1c among 53.6% was above 9%. Almost all cases who experienced DKA were hospitalised (98.8%). Out of them, 9 (5.4%) suffered complications. Female patients were more likely to suffer from episodes of DKA than males (76% and 68.3%, respectively). Most patients whose parentsf highest education was primary level had DKA more frequently than those whose parentsf had postgraduate education. Patients with unemployed fathers had significantly higher frequency of DKA (p=0.004). Ketoacidosis was significantly more frequent among patients with parentsf consanguinity (p<0.001). Patients who had their current HbA1c level exceeding 9% had positive history of DKA compared to those with HbA1c level .7% (87.9% and 28.6%, respectively, p<0.001). Conclusion: Most type-1 diabetics experience DKA, mainly with their first presentation of disease or due to discontinuation of treatment. DKA tends to occur more frequently among female patients, those with less educated parents or when their parents are relatives. Key words: Type 1 diabetes, diabetic ketoacidosis, magnitude, risk factors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».