Prevalence of prediabetes and associated risk factors in the Eastern Mediterranean Region: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prediabetes increases the risk of diabetes mellitus and complications. The current study was planned to assess the prevalence and risk factors of prediabetes in Eastern Mediterranean Region countries. METHODS: The PRISMA reporting guidelines were followed when reporting this study. Five electronic databases: PubMed, Embase, Scopus, CINAHL, and Web of Science, were searched to identify relevant studies. We included observational studies that used either the American Diabetes Association or World Health Organization prediabetes criteria as definitions for adult populations in any of the Eastern Mediterranean Region countries. We identified 13,851 references, of which 41 were included for data extraction. The Quality Assessment Tool for Cross-Sectional Studies and the Newcastle-Ottawa Scale for other studies were used to assess the quality of the included studies. RESULTS: The overall prevalence of prediabetes ranged from 2.2% to 47.9%; Age, gender, obesity, and high blood pressure were the most reported risk factors in the EMR. Factors like low education, smoking, family history of diabetes, and physical inactivity were associated with prediabetes in some populations. CONCLUSION: The region was found to have a high prevalence of prediabetes, ranking it among regions with the most significant frequency. Modifiable factors such as obesity, hypertension, and inactivity, in addition to age and gender, are among the region's most frequently identified risk factors for prediabetes.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».