21-LB: Prevalence of Atherosclerotic Cardiovascular Diseases in Women with Type 2 Diabetes across the Middle East and Africa—Primary Gender Analysis of the PACT-MEA Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Contemporary data on cardiovascular (CV) burden in women with type 2 diabetes (T2D) is lacking, particularly in the Middle East and Africa where the incidence and prevalence of T2D is one of the highest globally. We report prevalence of ASCVD/ASCVD risk stratified by gender to identify opportunities for improving T2D care. Methods: PACT-MEA (PACT-MEA; NCT05317845) is a cross-sectional, observational study of adults (≥18 years) with T2D from 55 clinics in Bahrain, Egypt, Jordan, Kuwait, Qatar, South Africa, and United Arab Emirates. Medical history, demographics, clinical information, and laboratory values were collected from medical charts of patients at a clinic visit in 2022. We report the prevalence (95% CI) of established atherosclerotic cardiovascular disease (eASCVD) and ASCVD risk, the latter defined by the 2021 European Society of Cardiology (ESC) Guidelines on CV Disease Prevention in Clinical Practice (risk categories: moderate, high, very high [including eASCVD]). Prevalence estimates were weighted according to the size of the diabetes population in each country. Results: Of the 3,726 patients enrolled, 47% were female, with a median age of 59.0; 35% were <55 years old. Across the seven PACT-MEA countries, prevalence of eASCVD was 16.0% (95% CI: 13.4-18.6) among females and 26.6% (23.7-29.5) among males. Per ESC guidelines, 0.6% (0.0-1.2) of females were at moderate risk for ASCVD, 72.5% (69.0-75.9) were at high risk, and 26.9% (23.5-30.3) were at very high risk. Among males, 0.7% (0.0-1.5), 65.9% (62.4-69.4), and 33.4% (29.9-36.8) were at moderate, high, and very high ASCVD risk, respectively. Conclusions: We found 1 in 6 women with T2D in the Middle East and Africa have eASCVD and nearly all are at high/very high ASCVD risk. This highlights the need for better screening and timely management of T2D in women and men to minimize CV risk, as well as the importance of gender inclusiveness in clinical studies. Disclosure F. Alawadi: Research Support; Novo Nordisk. E. Mashaki ceyhan: None. H. M. Sabbour: Research Support; Novo Nordisk. S. Salek: None. G. Yadav: Employee; Novo Nordisk. S. Verma: Advisory Panel; Amgen Canada, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance, HLS Therapeutics Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novartis Canada, Novartis, Novo Nordisk, Novo Nordisk Canada Inc., Consultant; AstraZeneca, Other Relationship; Amarin Corporation, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance, Boehringer Ingelheim International GmbH, Canadian Medical and Surgical Knowledge Translation Research Group, EOCI Pharmacomm, HLS Therapeutics Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novartis Canada, Novo Nordisk, Novo Nordisk Canada Inc., Pfizer Inc., PhaseBio Pharmaceuticals, Inc., S & L Solutions Event Management Inc, Sanofi, Sun Pharmaceutical Industries Ltd., Toronto Knowledge Translation Working Group, Research Support; Amarin Corporation, Amgen Canada, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim International GmbH, HLS Therapeutics Inc., Novartis, Novo Nordisk, Pfizer Inc., PhaseBio Pharmaceuticals, Inc. S. H. Assaad-khalil: Board Member; AstraZeneca, Merck & Co., Inc., Servier Laboratories, Sanofi, Consultant; AstraZeneca, Servier Laboratories, Sanofi, Merck & Co., Inc., Research Support; Novo Nordisk, Eva Pharma. W. Almahmeed: None. N. Alamuddin: Consultant; Novo Nordisk, Speaker's Bureau; Novo Nordisk. H. Alkandari: None. J. A. Haddad: None. L. N. Husemoen: Employee; Novo Nordisk A/S, Stock/Shareholder; Novo Nordisk A/S. L. Lombard: None. R. A. Malik: None.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».