The Incidence and Determinants of Metabolic Syndrome Amongst a Group of Migrants to Qatar: A Prospective Longitudinal Observational Cohort Study 24-Months Post-Migration
Notice bibliographique
Résumé
While there is some evidence that migration to Western countries increases metabolic syndrome (MetS) risk, there is a lack of data pertaining to migration to the Middle East. This study aimed to investigate the relationship between migration and MetS incidence following 24-months of residency in Qatar and identify possible MetS determinants. Migrants to Qatar employed at Hamad Medical Corporation (the national health service) aged 18–65 years were invited to participate. Baseline and follow-up screening for MetS included HbA1c, triglycerides, HDL-cholesterol, blood pressure, and waist circumference. MetS-free migrants were rescreened 24-months post-migration, and the World Health Organization STEPwise questionnaire was administered, assessing changes in lifestyle from baseline. Of 1095 migrants contacted, 472 consented to participate, 205 of whom had normal metabolic parameters at baseline; 160 completed follow-up screening. Most participants were males (74.6%, n = 153) and Asian (81.0%, n = 166/205), and two thirds (66.3%, n = 136/205) were nurses. The incidence of new-onset MetS was 17.0% (n = 27/160, 95%CI; 11.0–23.0%), with 81.0% (n = 129/160, 95%CI; 73.8–86.0%) having at least one MetS element 24-months post-residency in Qatar. Male gender was a risk factor for MetS (adjusted odds ratio (AOR) = 3, p = 0.116), as was consuming medication that could induce MetS (AOR = 6.3, p < 0.001). There is merit in further research targeting these groups.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».