PS-P11-2: THE PATTERN OF PHYSICAL DISABILITY AND DETERMINANTS OF ACTIVITIES OF DAILY LIVING AMONG DIABETIC PATIENTS IN BANGLADESH: A CROSS-SECTIONAL ANALYSIS.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Diabetes mellitus is a known predictor of physical disability and decline 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 proportion of physical disabilities and possible factors associated with ADL decline among diabetic patients in Bangladesh. Design and Methods: We conducted a cross-sectional study among 480 diabetic individuals from a tertiary level hospital in Dhaka, Bangladesh, aged between 40 and 85 years. For determining the ADL decline, we used the Katz Index Scoring, the highest score of 6 indicates no ADL decline. We divided patients into two groups depending on ADL impairment to compare the population characteristics using the unpaired Students t-test or Wilcoxon rank-sum test for continuous variables and the chi-squared test for categorical variables. Age, sex, educational attainment, household expenditure, BMI, HbA1c, hypertension, and medication adherence to anti-diabetic drugs were included in the statistical models. We defined any ADL decline as an event, and multivariable logistic regression was performed to assess the factors associated with ADL decline. 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. Age, educational attainment, household expenditure, systolic blood pressure, waist circumference, quality of life, and comorbidities were different among the groups stratified by ADL impairment status. In multivariable logistic regression analysis after adjusting for all covariates simultaneously, age (OR, 95% CI: 1.35, 1.20–1.75), lower educational attainment (0.97, 0.94–0.99), BMI (1.40, 1.12–1.75), existing comorbidities (2.79, 1.48–5.25) and uncontrolled diabetes (1.35,1.10–1.45) were independently associated with ADL decline among diabetic population. Conclusions: Physical disability was common, and ADL decline was associated with age, educational attainment, BMI, comorbidities, and uncontrolled diabetes among diabetic patients in Bangladesh.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».