Evidence of ethnic variations in the relationships between routinely recorded clinical factors and T2D: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence on ethnic differences in factors associated with type 2 diabetes (T2D) is mixed. We aimed to systematically review evidence on ethnic variations in the relationships between routinely recorded demographic and clinical factors and T2D. METHODS: We searched Medline Complete and Embase for observational studies published between 1990 and 2023 investigating ethnic differences in factors routinely recorded in clinical encounters associated with T2D. We used random and fixed-effects meta-analysis to quantitatively summarise effect sizes across studies where possible. Risk of bias and study quality were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and Joanna Briggs Institute tool. PROSPERO registration: CRD42023394148. FINDINGS: Searches identified 10,694 studies, of which, 54 (n = 10 332,949 individuals) were eligible for inclusion, including 12 suitable for meta-analysis. Included studies reported ethnic differences in age at T2D diagnosis, anthropometric measures, and factors associated with women's health. Compared to individuals of White ethnicity, people of diverse ethnic backgrounds had 2-4-fold higher incidence and prevalence of T2D and younger age of onset. Waist-to-hip ratio (WHR) was a better discriminator of T2D across all ethnic groups compared to body mass index (BMI). While the association between overweight/obese BMI and T2D was strongest for people of White ethnicity (OR 4.85 CI 3.53-6.68) followed by Black (OR 3.27 CI 2.48-4.30) and East Asian ethnicities (OR 3.06 CI 2.29-4.16), the association between WHR and T2D was strongest for people of Black (OR 2.74, CI 2.22-3.39) than for White ethnicities (OR 2.51, CI 2.30-2.74). Included studies highlighted the emerging importance of women-health-associated factors such as index of parity, birth weight and breastfeeding, especially among women of diverse ethnicities. CONCLUSION: Ratio measures of central adiposity may better identify T2D in ethnically diverse populations than measures of overall adiposity. Sex-specific factors must be considered when assessing T2D risk. FUNDING: Wellcome Trust Grant 218584/Z/19/Z.
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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 | 0,027 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».