Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of diabetes mellitus in Indonesia in 2013 by 2.1% increased from 2007 which wasonly 1.1% and DKI Jakarta was above the national average prevalence of 3.0%.Objectives: Assess the influence of lifestyle (physical activity, diet, smoking behavior, and obesity) on theincidence of type 2 diabetes mellitus.Method: This is a quantitative study with case control design. The case population in this study was all patientswith type 2 diabetes mellitus and the controls were all parien who did not have diabetes mellitus. The size ofthe sample is calculated by using a large rusmus hypothesis test sample of 2 proportions. The minimum samplecount for cases was 162 cases and 162 controls, the total sample was 324 respondents. The statistical test usedis the Chi Square test.Results: The results showed that the proportion of respondents aged ? 40 years (68.8%), female (49.4%), poorlyeducated (23.5%), there was a history of diabetes mellitus (41.4%), less physical activity (59.0%), unbalanceddiet (53.7%), smoking (31.2%) and obesity (41.0%). The results of bivariate analysis showed that the variablesthat affect the incidence of type 2 diabetes mellitus were physical activity (p=0000, OR=4,914), diet (p=0.001,OR=2.125), and obesity (p=0000, OR=2,622). While smoking behavior has no effect on the incidence of type 2diabetes mellitus.Conclusion: Lifestyles that affect the incidence of Type 2 DM are lack of physical activity, unbalanced diet, andobesity. Smoking cannot be proven.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».