Lifestyle Characteristics and Gastroesophageal Reflux Disease: A Population-Based Study in Albania
Notice bibliographique
Résumé
Aim. We aimed to assess the prevalence and lifestyle correlates of gastroesophageal reflux disease (GERD) in the adult population of Albania, a Mediterranean country in Southeast Europe which has experienced major behavioral changes in the past two decades. Methods. A cross-sectional study, conducted in 2012, included a population-representative sample of 845 individuals (≥18 years) residing in Tirana (345 men, mean age: 51.3 ± 18.5; 500 women, mean age: 49.7 ± 18.8; response rate: 84.5%). Assessment of GERD was based on Montreal definition. Covariates included socioeconomic characteristics, lifestyle factors, and body mass index. Logistic regression was used to assess the association of socioeconomic characteristics and lifestyle factors with GERD. Results. The overall prevalence of GERD was 11.9%. There were no significant sex differences, but a higher prevalence among the older participants. In fully adjusted models, there was a positive relationship of GERD with smoking, physical inactivity, fried food consumption, and obesity, but not so for alcohol intake and meat consumption. Conclusion. We obtained important evidence on the prevalence and lifestyle correlates of GERD in a Western Balkans' country. Smoking, physical inactivity, and obesity were strong "predictors" of GERD in this population. Findings from this study should be replicated in prospective studies in Albania and other transitional settings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».