The pattern of physical disability and determinants of activities of daily living among people with diabetes in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diabetes mellitus itself is a known predictor of physical disability and impairment in activities of daily living (ADL); however, there are existing controversies about the factors explaining the association between diabetes and disability. Therefore, we assessed the possible determinants associated with ADL impairment among people with diabetes in Dhaka city, Bangladesh. METHODS: We conducted a cross-sectional study among 480 people with diabetes aged between 50 and 70 years, and attended a tertiary level hospital in Dhaka city. For determining the ADL impairment, we used the Katz Index Scoring (6 = no impairment; <6 = impairment). Age, sex, educational attainment, household expenditure, body mass index, the status of diabetes (controlled or uncontrolled), hypertension and medication adherence to anti-diabetic drugs were included in the statistical models, and we defined any ADL impairment (Katz score <6) as an event. Multivariable logistic regression was performed to assess the significance of relevant factors. RESULTS: The mean age of the participants was 59.0 (standard deviation [SD], 7.0) years. The majority of the participants (76.3%) had at least some sort of physical disability. In multivariable logistic regression analysis after adjusting for all covariates simultaneously, age (odds ratio [95% confidence interval]: 1.35 [1.20 to 1.75] per 1-SD increment), BMI (1.32 [1.08 to 1.21] per 1-SD increment), higher educational attainment (0.34 [0.09-0.90]), multi-morbidity (2.79 [1.48-5.25]) and uncontrolled diabetes (1.35 [1.10-1.45]) were independently associated with ADL impairment. CONCLUSIONS: Physical disability was common, and ADL impairment was associated with age, educational attainment, BMI, multi-morbidities and uncontrolled diabetes among the people with diabetes in Bangladesh.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».