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Enregistrement W4361278091 · doi:10.1016/j.cegh.2023.101279

Prevalence and factors associated with prediabetes and diabetes mellitus among adults: Baseline findings of PURE Malaysia cohort study

2023· article· en· W4361278091 sur OpenAlexfundno aff
Rosnah Ismail, Noor Hassim Ismail, Azmi Mohd Tamil, Mohd Hasni Jaáfar, Zaleha Md Isa, Nafiza Mat Nasir, Farnaza Ariffin, Anis Safura Ramli, Najihah Zainol Abidin, Nurul Hafiza Ab Razak, Khairul Hazdi Yusof

Notice bibliographique

RevueClinical Epidemiology and Global Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversiti Kebangsaan MalaysiaHeart and Stroke Foundation of CanadaServierMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoUniversiti Teknologi MARASanofiAstraZeneca
Mots-clésPrediabetesMedicineFamily historyPopulationCohortDiabetes mellitusCross-sectional studyDemographyPublic healthOdds ratioGerontologyEnvironmental healthInternal medicineType 2 diabetesEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Diabetes mellitus (DM) is a silent killer that is responsible for almost 1.6 million deaths annually, particularly among those who are undiagnosed during its early stage. Prediabetes has become a growing public health concern due to its potential to progress to DM. This study thus aimed to determine the prevalence of prediabetes and DM and their associated factors among Malaysian adults. Methods A cross-sectional study was conducted among adults 35–70 years of age residing in rural and urban areas in Malaysia. Blood samples (finger prick test) and physical examinations were conducted on 4982 participants who consented to participate in this study. A pre-validated questionnaire consisting of the International Physical Activity Questionnaire and medical history was used to assess physical activity level and family history of DM, respectively. Multinomial logistic regression models were used to identify the factors associated with prediabetes and DM. Results The prevalence of prediabetes and DM were 10.8% and 11.9%, respectively. Participants who were ≥50 years old, male, Malay, or physically inactive or had hypertension or a family history of DM had higher odds of having prediabetes and DM. Unique to DM, individuals with a lower educational level were more likely to have DM. Conclusions Prediabetes health screening is critical in the Malaysian population. Early detection of prediabetes promotes early intervention, including lifestyle modifications, to prevent progression to DM. The factors associated with prediabetes and DM identified in this study will assist in disease prevention and facilitate more efficient management strategies in this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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