Metabolic Syndrome and Rheumatic Diseases in Chad: Prevalence, Associated Factors and Clinical Impact
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the prevalence of metabolic syndrome (MS) and its clinical impact among patients with rheumatic diseases in Chad.Methods: A retrospective, cross-sectional, analytical study was conducted at the HRT Rheumatology Department from January 2018 to May 2024. Among 5000 patients, 330 fulfilled IDF and 214 WHO criteria for MS. Clinical, laboratory, and therapeutic data, as well as functional scores (Short Form-36 (SF-36), Disease Activity Score in 28 joints (DAS28), Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index (BASFI), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC)), were systematically analyzed.Results: MS prevalence was 6.6% (IDF) and 4.3% (WHO). The cohort was predominantly female (88.7%), with a mean age of 49.8 ± 12.4 years. The most frequent components were abdominal obesity (93.0%), hypertension (89.7%), and hyperglycemia (64.8%). Associated diseases included connective tissue disorders (40.9%), degenerative conditions (34.3%), and autoinflammatory diseases (24.8%). After a mean two-year follow-up, functional and quality-of-life scores improved, although 13 patients developed cardio-renal complications. This retrospective single-center design may limit the generalizability of our findings. Conclusions: MS is common among rheumatology patients in Chad and worsens disease prognosis. Systematic screening and multidisciplinary management are essential to improve outcomes and quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».