Prevalence and associated factors of prediabetes among primary health care attendees in the West bank of Palestine: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prediabetes represents a major global health challenge with substantial implications for population health. This study aimed to determine the prevalence of prediabetes among attendees at Palestinian primary health care (PHC) centers and identify associated factors. METHODS: A cross-sectional study was conducted in PHC centers in the West Bank from February to June 2024. A total of 635 participants, representing both sexes, were recruited from six PHC centers, two from each of the three main regions of the West Bank, including one central and one peripheral center per region. Prediabetes was diagnosed through HbA1c testing. Associated factors were assessed through face-to-face interviews using the validated Canadian Diabetes Risk Questionnaire (CANRISK). RESULTS: The overall prevalence of prediabetes among PHC attendees was 13.7% (95% Confidence Interval (CI): 11.0-16.3%). Multivariable logistic regression analysis identified several factors significantly associated with prediabetes. These included central obesity (adjusted Odss Ratio (aOR) = 4.2; 95% CI: 1.3-13.9), male sex (aOR = 4.5; 95% CI: 2.1-9.7), older age (aOR = 24.1; 95% CI: 7.9-73.7), and a family history of diabetes (aOR = 4.3; 95% CI: 1.6-12.2). Additional significant variables included unemployment (aOR = 2.4; 95% CI: 1.15-4.9), physical inactivity (aOR = 2.1; 95% CI: 1.1-4.1), and irregular consumption of fruits and vegetables (aOR = 3.1; 95% CI: 1.9-5.7). CONCLUSION: The study reveals a significant prevalence of prediabetes among Palestinian PHC attendees, with central obesity, male sex, older age, and family history of diabetes emerging as key associated factors. We recommend that health policymakers integrate prediabetes detection into primary care, and clinicians prioritize lifestyle interventions for individuals at risk.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».