Prevalence of hyperuricemia among type 2 diabetes mellitus patients in Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hyperuricemia increases morbidity and mortality in type 2 diabetic individuals. It is linked to the expansion of diabetes and cardiovascular diseases indicators, as well as being a significant predictor of coronary artery disease. It also leads to a poor prognosis and increment of diabetic complications including diabetic neuropathy, retinopathy, and nephropathy. Therefore, this systematic review and meta-analysis was aimed to determine the pooled prevalence of hyperuricemia among type 2 diabetes mellitus patients in Africa. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis guidelines. To identify relevant articles, we searched electronic databases such as PubMed, Google Scholar, African Journal Online, Science Direct, Embase, ResearchGate, Scopus, and Web of Sciences. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Statistical analysis was performed using Stata 14.0 software. To evaluate heterogeneity, we utilized Cochran’s Q test and I2 statistics. Publication bias was assessed through the examination of a funnel plot and Egger’s test. The pooled prevalence was estimated using a random effect model. Furthermore, sub-group and sensitivity analyses were conducted. Results The overall pooled prevalence of hyperuricemia among type 2 diabetic patients in Africa was 27.28% (95% CI: 23.07, 31.49). The prevalence was highest in Central Africa 33.72% (95% CI: 23.49, 43.95), and lowest in North Africa 24.72% (95% CI: 14.38, 35.07). Regarding sex, the pooled prevalence of hyperuricemia among female and male type 2 diabetic patients was 28.02% (95% CI: 22.92, 33.48) and 28.20% (95% CI: 22.92, 33.48), respectively. Conclusion This systematic review and meta-analysis showed a high prevalence of hyperuricemia among type 2 diabetic patients. So, regular screening and diagnosis of hyperuricemia required for preventing its pathological effects and contribution to chronic complications of diabetes. Systematic review registration : PROSPERO (2022: CRD42022331279).
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».