Prevalence and determinants of thyroid dysfunction in adults with type-2 diabetes mellitus in Saudi Arabia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM) frequently experience thyroid dysfunction, a condition that can complicate treatment and worsen prognosis. Although this relationship is well known globally, Saudi Arabia lacks comprehensive national estimates despite its notably high diabetes burden in the region. This systematic review and meta-analysis followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020 guidelines and aimed to estimate the pooled prevalence of thyroid dysfunction and its associated factors among adults with T2DM in Saudi Arabia. A comprehensive search was conducted across PubMed, Scopus, and Web of Science for studies published between the years 2000 and 2025. Inclusion criteria encompassed original research articles reporting thyroid dysfunction among adult T2DM patients in Saudi Arabia. Data were extracted from eligible studies, and quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A random-effects meta-analysis model was used to estimate pooled prevalence rates, and heterogeneity was evaluated using the I² statistic. A total of six studies involving 2,366 T2DM patients across various Saudi regions were included. The pooled prevalence of thyroid dysfunction among T2DM patients was 21% (95% CI: 13%-34%), with substantial heterogeneity observed (I² = 97.3%). Subclinical hypothyroidism emerged as the most common type, with a pooled prevalence of 8% (95% CI: 3%-21%). Funnel plot analysis suggested minimal publication bias. Most included studies were of moderate quality. Subclinical hypothyroidism was the most prevalent thyroid disorder identified among Saudi adults with T2DM. These findings supported the incorporation of thyroid screening into diabetes care protocols to enhance early detection and optimize metabolic outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».