Understanding Diabetes and Obesity in The Bahamas Through International Comparison of Health, Economic, and Policy Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Diabetes mellitus is a global issue affecting over 828 million people in 2021. Risk factors for developing diabetes include poor diet, sedentary lifestyle, and genetic predispositions; however, growing evidence suggests significant influence from socioeconomic determinants. The Non-Latin Caribbean continues to be an underrepresented population in diabetes research, particularly The Bahamas. In this paper, we investigate the current state of diabetes in The Bahamas and examine the socioeconomic determinants associated with poor health outcomes. Research Design and Methods Publicly available data were compiled from the World Health Organization, Food and Agriculture Organization, International Diabetes Federation, PAHO Enlace, World Bank, and regional reports, prioritizing estimates from 2019 to 2022. With a focus on The Bahamas, we collected data from 10 non-Latin Caribbean nations, as well as the United States, Canada, France, and Germany, to compare health and socioeconomic indicators and assess the current state of the Bahamas. Key metrics of interest included the prevalence of diabetes and obesity, diabetes-related mortality, and indicators of socioeconomic conditions. Results Diabetes prevalence in The Bahamas was 8.8% in 2021, lower than the United States at 10.7% but well below the highest rate of 16.1% observed in Saint Kitts and Nevis. The proportion of diabetes-related deaths under age 60 in The Bahamas was 6.2%, nearly double the rate in the United States (3.5%) and the third highest in the region, following Belize at 10.6% and Saint Kitts and Nevis at 9.9%. To examine long-term trends, we compared obesity rates across The Bahamas, the United States, France, and Germany. Bahamian women consistently had the highest rates, with 55.06% of those over 18 having a BMI over 30. Additionally, The Bahamas showed higher levels of socioeconomic vulnerabilities across several domains as well as insufficient policy progress compared to North America. Conclusions Diabetes in The Bahamas remains a serious public health concern, marked by high premature mortality and rising obesity rates that exceed those of several high-income countries. Strengthening national surveillance and addressing socioeconomic disparities will be critical for reversing current trends and supporting effective public health responses.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».