Prevalence of youth type 2 diabetes in global Indigenous populations: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/HYPOTHESIS: We aimed to synthesise global prevalence estimates of type 2 diabetes among Indigenous youth aged under 25 years, and examine age- and gender-specific differences and secular trends. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, CINAHL and Cochrane, and bibliographies of included studies, from 1 January 1980 to 14 September 2024. We included cross-sectional observational studies that reported diabetes point prevalence estimates (per 1000) and prevalence trends in Indigenous youth aged under 25 years from all regions. Age- and gender-specific analysis and secular trends were reported. Study quality was assessed using a modified Newcastle-Ottawa Scale adapted for Indigenous health research. RESULTS: From 2342 records and 27 additional references, 49 studies were retained for data extraction. Total type 2 diabetes prevalence, reported in 33 of 49 studies from 36 distinct populations across six countries and two self-governing states, varied widely (0-44 per 1000), with 75% (27/36) of the populations reporting a prevalence of over 1 per 1000. Age-specific data, available in 44 studies, showed increased prevalence with age: 0-4 per 1000 at age <10 years; 0-44 per 1000 at age 10-19 years; and 0-64 per 1000 at age 15-25 years. Of 22 studies with gender-specific data, 77% showed a female predominance. Secular trends, examined in 12 studies since 1981, showed a rising prevalence in young adults (aged 15-25 years) in eight of ten studies, and in youth aged under 15 years in six of nine studies. Heterogeneity in study design, diagnostic criteria, and incomplete age- and gender disaggregation precluded meta-analysis. CONCLUSIONS/INTERPRETATION: Youth type 2 diabetes prevalence in Indigenous populations is very high, particularly in young adulthood, and among the female sex. Prevalence has increased over time. Future research should stratify data by age and pubertal status, and identify both protective and risk factors to inform targeted prevention strategies. Indigenous-led, community-specific approaches that actively engage youth are critical in the development and implementation of diabetes surveillance, prevention and management programmes. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42021278418.
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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 | 0,012 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».