Glycemic Control Rate in Type 2 Diabetes Mellitus Patients at a Public Referral Hospital in Rio de Janeiro, Brazil: Demographic and Clinical Factors
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the study was to determine the rate of satisfactory glycemic control among patients with type 2 diabetes (T2D) followed up at a tertiary referral hospital in Brazil. Methods: A retrospective and observational study was conducted between September 2014 and September 2015, by collecting data from medical records. Results: Data were obtained from 1,001 patients. The majority of patients were women (68%), with a median age of 61 years old (21 - 95). The median duration of disease was 10 years (1 - 58). Satisfactory glycemic control rate was found in 51% of patients. The strongest factors related to good control were: younger age (P < 0.001); absence of a T2D family history (P = 0.04), obesity (P < 0.001), overweight (P < 0.001), and absence of current alcohol consumption (P = 0.006); presence of fewer comorbidities (P = 0.01), chronic kidney disease (P = 0.004), and the treatment using only oral antidiabetic drugs (OADs) (P < 0.001). Conclusions: The majority of patients obtained an adequate glycemic control rate, particularly among those using only OAD. Younger age, a negative family history of T2D, normal body mass index, absence of current alcohol consumption, presence of fewer comorbidities, and chronic kidney disease were associated with better glycemic control. J Endocrinol Metab. 2017;7(2):61-67 doi: https://doi.org/10.14740/jem390w
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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) | 0,001 | 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 ».