Obesity and hypertension in an Iranian cohort study; Iranian women experience higher rates of obesity and hypertension than American women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Once considered as the main public health problem in developed countries, obesity has become a major problem throughout the world and developing countries, like Iran, are joining the global obesity pandemic. We determined the prevalence of overweight, obesity, and hypertension in a large cohort of Iranians and compared age-adjusted rates with the rates in the US. METHODS: Golestan Cohort Study is a population-based study of 8,998 men and women, aged 35-81 years, from urban and rural areas. Anthropometric parameters were measured by interviewers. Prevalence rates were directly adjusted to the 2000 United States standard population. RESULTS: The age-adjusted prevalence rates of overweight (BMI > or = 25 kg/m2) and obesity (BMI > or = 30 kg/m2) in this Iranian population were 62.2% and 28.0%, respectively. Both overweight and obesity were more common in women than men. Age-adjusted prevalence of overweight was significantly higher in Iranian women compared to the American women (68.6% vs. 61.6%), while the age-adjusted prevalence of obesity is closer in these two populations (34.9% vs. 33.2%). Iranian men-compared to American men-had significantly lower age-adjusted prevalence of overweight (53.7% vs. 68.8%) and obesity (16.2% vs. 27.5%). Age-adjusted prevalence of hypertension was higher in Iranian women than American women (35.7% vs. 30.5%). Diabetes mellitus was reported in 6.2% of participants. Mean waist-to-hip ratio (WHR) among women was 0.96. Smoking rates in men and women were 33.2% and 2.2%, respectively. CONCLUSION: The prevalence of obesity, overweight, and hypertension in Iran is as high as the US. However, Iranian women are more obese than American women and Iranian men are less obese than their American counterparts. This discrepancy might be due to the low rate of smoking among Iranian women. Iranian women have higher mean WHR than what WHO has defined in 19 other populations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».