Evaluation of Bone Health among Type 2 Diabetes Mellitus Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) and osteoporosis remain one of the major public health problems worldwide with a considerable burden on society. Health belief toward osteoporosis is fundamental to all osteoporosis management programs and is often a pre-requisite for initiating desired behavioral changes. The aim of this study was to assess: the level of the Malay version of the Osteoporosis Health Belief Scale (OHBS-M) among T2DM patients; the relation of socio-demographic characteristics, clinical data with OHBS-M level and the correlation between OHBS-M score and T-score. Methods: An observational, cross-sectional study design was conducted among T2DM patients. Socio-demographic and clinical data were collected using a convenient sampling method. All T2DM patients underwent the bone mineral density measurement using a quantitative ultrasound scan (QUS). Results: The result showed the average age of the participants was 62.67± 9.24 years. The study findings revealed that the average total score of OHBS-M 143.08±24.22 (median 141.50) with 85.60% of T2DM patients had a low level of osteoporosis health belief. Moreover, a significant correlation was found between the QUS T-scores and osteoporosis health beliefs. Conclusions: The study findings revealed that the assessment of T2DM patients’ bone health and health belief toward osteoporosis is crucial to improve an osteoporosis preventive strategy for high-risk populations.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».