Prevalence of nephropathy among diabetic patients in North American region: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nephropathy is one of the most common microvascular impediments of diabetes mellitus. In this study, we aimed to estimate the prevalence of nephropathy in diabetic patients across the North American region. METHODS: Eligible studies were screened out from 3 electronic databases, for example, PubMed, Google Scholar, and ScienceDirect using specific search keywords based on the eligibility criteria. Extracting the data from the included studies publication bias, quality assessment, outlier investigation, and meta-analysis was done followed by the subgroup analysis. A total of 11 studies met the study inclusion criteria. Meta-analysis was performed with the extracted data. RESULTS: Pooled prevalence of 28.2% (95% confidence interval [CI]: 19.7-36.7) with a high rate of heterogeneity (I2 = 100%) was identified. The pooled prevalence of nephropathy among diabetic patients in the United States of America, Canada, and Mexico was 24.2% (95% CI: 13.8-34.5), 31.2% (95% CI: 25.8-36.5), and 31.1% (95% CI: 20.8-41.5), respectively. CONCLUSION: The prevalence of nephropathy among diabetic patients was found lower in the United States of America as compared to Canada and Mexico. Besides, the pooled prevalence of the North American region was found to be lower as compared to the African, European, and Asian regions. Minimizing the pathogenic factors, sufficient diagnostic, healthcare facilities, and awareness are recommended to improve the situation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».