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Enregistrement W4416780814 · doi:10.52442/jrmi.v11i3.928

Rising Burden of Diabetes Mellitus in Pakistan: Trends, Risk Factors, and Challenges

2025· article· W4416780814 sur OpenAlexaff
Munawar Hussain Soomro, Salma Memon

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehman Medical Institute · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthDiabetes mellitusHealth carePrimary careDouble burdenType 2 Diabetes MellitusPhysical activityPrimary health careSedentary lifestyle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus is a growing public health concern in Pakistan, with one of the highest prevalence rates of over 30.8% in 2021 globally and affecting 33 million adults. Contributing factors to this alarming rise include genetic predisposition, urbanization, unhealthy diets high in refined carbohydrates and sugars, sedentary lifestyles, and increased obesity, particularly among women and limited awareness. Pakistan faces significant healthcare challenges, that hinder effective management, such as insufficient screening, limited infrastructure and lack of specialized care in rural areas, and high treatment costs. Cultural barriers, such as resistance to dietary changes and limited physical activity for women, further impede the prevention. Urgent multi-sectorial strategies are needed to strengthen the primary healthcare services, expand public awareness campaigns, promote physical activity, improve access to medications, and support research to control diabetic epidemic and reduce its health and economic burden in Pakistan.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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