Population-based assessment of heartburn in urban Black Americans
Notice bibliographique
Résumé
Prevalence data for heartburn in the urban Black American community is lacking. In order to estimate prevalence for this community, we analyzed data from an ongoing cohort study in progress at our hospital. Comprehensive interviews allowed for exploration of factors associated with heartburn. Complex, stratified sampling design was the method used. Survey invitations are hand-delivered to random blocks in a single zip code tabulation area. One member per eligible household is invited to complete a computer-based survey. Heartburn was defined as ≥ 3 days/week of symptoms as defined by the Montreal Definition and Classification of gastroesophageal reflux disease. Scaling and weighting factors were utilized to estimate population level prevalence. Multivariate logistic regression was used to identify independent predictor variables for heartburn. Enrolled 379 participants corresponding to a weighted sample size of 22,409 (20,888-23,930) citizens. Demographic characteristics of the sample closely matched those of the entire targeted population. Overall, the weighted prevalence of heartburn ≥ 3 times per week was 17.6% (16.4-18.8%). Variables independently associated with heartburn were body mass index, daily caloric and fat intake, diabetes mellitus (odds ratio = 2.95; 2.59-3.36), cigarette smoking, and alcohol consumption (odds ratio = 2.55; 2.25-2.89). Factors inversely associated included illicit drug use and increased physical activity. Waist : hip ratio showed no relationship. The prevalence of heartburn ≥ 3 times per week is high in the Black American community. Adverse lifestyle behaviors showed particularly important associations. Our study needs to be replicated in other communities with similar demographics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».