Prevalence of Type 2 Diabetes Mellitus among Hypertensive Patients Attending in A Tertiary Level Hospital in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional, descriptive study was conducted in the Department of Cardiology of Community Based Medical College, Bangladesh (CBMC,B) Hospital, Mymensingh, Bangladesh, between January and June of 2023, among the hypertensive patients to estimate the prevalence of type 2 diabetes mellitus and pre-diabetes (PD). A total of 93 patients with hypertension were purposively selected. Previously diagnosed diabetic patients were excluded from the study. Sociodemographic data were collected by face-to-face interview by using a pre-tested questionnaire. Fasting blood glucose and 2 hours after 75 gm glucose load were estimated by auto analyzer. Age, gender, weight and height and blood pressure were estimated. Body mass index (BMI) was estimated from body weight and height of the patients. Overall, DM was 21.5% and PD was 10.8% (IFG 1.1%, IGT 9.7%) evident in this study. Male showed higher prevalence of type 2 diabetes compare to female. Sex, age, occupation, education, sedentary lifestyle, increase frequency of rice eating showed no statistical significance with DM. All stages of hypertension, middle class economic status, overweight, depressives, family history of diabetes and smoking showed positive association with diabetes. Hypertension and PD showed no significant association. CBMJ 2025 July: vol. 14 no. 02 P:121-125
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».