Prevalence of symptoms of gastroesopahgeal reflux in a cohort of Saudi Arabians: A study of 1265 subjects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: In this study, we aimed to determine the prevalence of gastroesophageal reflux disease (GERD) in the general population of the capital city of Riyadh and to assess its association with other factors including age, smoking, body mass index (BMI), asthma, as well as the presence of other co-morbid diseases. MATERIALS AND METHODS: We used the Gastroesophageal Reflux Disease Questionnaire (GerdQ) for diagnosing GERD, based on a GerdQ score of 8 or more. Riyadh was divided into four quadrants, and from each area, a single shopping mall was chosen randomly to conduct our surveys. Data collected included age, sex, history of smoking, history of asthma or any other medical condition, dietary habits, monthly household income, history and frequency of heartburn, epigastric pain, regurgitation of food, nausea, sleep disturbance from heartburn, the use of common over-the-counter antacids for the control of their symptoms, and their height and weight. RESULTS: Over a 4-week period from the 19 December 2012 to 17 January 2013, a total of 1265 individuals were included in the survey. The mean age was 29.97 ± 11.58 years. Females formed 67.81% of the respondents and 62.73% had one or more episodes of heartburn per week. Based on a cutoff GERDQ score of 8, the prevalence of GERD in the surveyed population was 45.4%. GERD was more prevalent in older individuals (mean age 31.9 vs. 30.0 years, P < 0.001) and in those with a higher BMI (27.29 vs. 26.31 kg/m 2 , P = 0.02). There was no difference between males (45.43%) and females (45.13%) (P = 0.92); there was a trend of a higher prevalence in smokers (51.63% vs. 44.41%), but it did not reach statistical significance (P = 0.09). CONCLUSION: Symptoms suggestive of GERD as determined by the translated GerdQ are prevalent among this study population.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».