Prevalence of type 2 diabetes and pre‐diabetes among pulmonary and extrapulmonary tuberculosis patients of Bangladesh: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to determine the prevalence of type 2 diabetes (T2D) and pre-diabetes (pre-DM) among patients with pulmonary tuberculosis (PTB) and extrapulmonary tuberculosis (EPTB) in Bangladesh. We also examined the association between type of TB and hyperglycaemia as an adjunct to the primary objective. MATERIALS AND METHODS: This cross-sectional analytical study recruited 350 TB patients (175 PTB and 175 EPTB) from two tertiary care hospitals specialized for TB treatment. Oral glucose tolerance tests and fasting plasma glucose measurements were carried out for unknown glycaemic status and those with previously known diabetes, respectively. RESULTS: Overall, the prevalence of T2D and pre-DM was 19.1% (new 85.1%, old 14.9%) and 34.3%, respectively. Although the risk factors were highly prevalent among the patients with EPTB, a higher proportion of T2D (26.3%) and pre-DM (34.3%) was detected among the patients with PTB. The proportion of impaired fasting glucose was low in both groups, but a high trend of impaired glucose tolerance was observed across the groups, with a higher proportion (35.4%) in the PTB group. Both pre-DM and T2D showed significantly higher odds (pre-DM, AOR: 4.488; CI: 2.531-7.958; p < .001 and T2D, AOR: 4.280; CI: 2.305-7.946; p < .001) for having PTB. CONCLUSION: The prevalence of T2D and pre-DM was higher among the patients with PTB, and it (PTB) appeared as a predictor of hyperglycaemia. It indicates the primary intervention should target the patients with PTB to get the maximum benefit of screening to reduce the number of risk factors, disease burden and subsequent complications.
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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 | 0,001 | 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 ».