Concordance and Associated Factors in Diagnostic Criteria for Prediabetes and Diabetes: An Analysis of Fasting Glucose, Postprandial Glucose, and Glycated Hemoglobin
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) and prediabetes are rising chronic health conditions globally. Early and accurate identification of these disorders is crucial for effective prevention and management. The objective was to evaluate the concordance and associated factors of prediabetes and diabetes based on fasting glucose (FG), postprandial glucose (PPG), and glycated hemoglobin (HbA1c). Methods: Primary analysis was conducted on patients from a polyclinic located in Lima, Peru. Prevalences were assessed, concordance was evaluated through the kappa index, and multivariable analyses were performed to identify associated factors for each. Results: A total of 624 participants were included. Isolated values of FG, PPG, and HbA1c for prediabetes accounted for 7.1%, 10.6%, and 5% of cases, respectively, while the intersection of all three accounted for 39.7% of the total. For T2DM, isolated values were represented in 14.5%, 23.2%, and 8.7% of cases, respectively, while the intersection of all three accounted for 44.9%. The concordance between FG and PPG was 0.6970 (P < 0.001), between FG and HbA1c was 0.6163 (P < 0.001), and between PPG and HbA1c was 0.6903 (P < 0.001). Significant associations were found with factors such as gender, age, family history of T2DM, alcohol consumption, and hypertension. Conclusions: The results revealed that PPG detected more cases in isolation, followed by FG and HbA1c. Comparison with previous studies showed variations in prevalence, underscoring the importance of considering multiple criteria in diagnosis. J Endocrinol Metab. 2024;14(1):48-58 doi: https://doi.org/10.14740/jem919
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».