Pitfalls of Single Measurement Screening for Diabetes and Hypertension in Community-Based Settings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cross-sectional screening programs are used to detect and refer individuals with non-communicable diseases to healthcare services. We evaluated the positive predictive value of cross-sectional measurements for Diabetes Mellitus (DM) and hypertension (HTN) as part of a community-based disease screening study, 'Vukuzazi' in rural South Africa. Methods: We conducted community-based screening for HTN and DM using the World Health Organization STEPS protocol and glycated haemoglobin A1c (HbA1c) testing, respectively. Nurses conducted follow-up home visits for confirmatory diagnostic testing among individuals with a screening BP above 140/90 mmHg and/or HbA1c above 6.5% at the initial screen, and without a prior diagnosis. We assessed the positive predictive value of the initial screening, compared to the follow up measure. We also sought to identify a screening threshold for HTN and DM with greater than 90% positive predictive value. Results: Of 18,027 participants enrolled, 10.2% (1,831) had a screening BP over 140/90 mmHg. Of those without a prior diagnosis, 871 (47.6%) received follow-up measurements. Only 51.2% (451) of those with completed follow-up measurements had a repeat BP>140/90 mmHg at the home visit and were referred to care. To achieve a 90% correct referral rate, a systolic BP threshold of 192 was needed at first screening. For DM screening, 1,615 (9.0%) individuals had an HbA1c > 6.5%, and of those without a prior diagnosis, 1,151 (71.2%) received a follow-up blood glucose. Of these, only 34.1% (395) met criteria for referral for DM. To ensure a 90% positive predictive value i.e. a screening HbA1c of >16.6% was needed. Conclusions: A second home-based screening visit to confirm a diagnosis of DM and HTN reduced health system referrals by 48% and 66%, respectively. Two-day screening programmes for DM and HTN screening might save individual and healthcare resources and should be evaluated carefully in future cost effectiveness evaluations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle