Evaluation of the diabetes care cascade and compliance with WHO global coverage targets in Iran based on STEPS survey 2021
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the diabetes mellitus (DM) and prediabetes epidemiology, care cascade, and compliance with global coverage targets. We recruited the results of the nationally representative Iran STEPS Survey 2021. Diabetes and prediabetes were two main outcomes. Diabetes awareness, treatment coverage, and glycemic control were calculated for all population with diabetes to investigate the care cascade. Four global coverage targets for diabetes developed by the World Health Organization were adopted to assess the DM diagnosis and control status. Among 18,119 participants, the national prevalence of DM and prediabetes were 14.2% (95% confidence interval 13.4-14.9) and 24.8% (23.9-25.7), respectively. The prevalence of DM treatment coverage was 65.0% (62.4-67.7), while the prevalence of good (HbA1C < 7%) glycemic control was 28.0% (25.0-31.0) among all individuals with diabetes. DM diagnosis and statin use statics were close to global targets (73.3% vs 80%, and 50.1% vs 60%); however, good glycemic control and strict blood pressure control statistics, were much way behind the goals (36.7% vs 80%, and 28.5% vs 80%). A major proportion of the Iranian population are affected by DM and prediabetes, and glycemic control is poorly achieved, indicating a sub-optimal care for diabetes and comorbidities like hypertension.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».