Dyslipidemia, obesity and other cardiovascular risk factors in the adult population in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: According to the WHO, 50% of deaths worldwide (40.1% in developing countries) are due to chronic non-communicable diseases (NCDs). Of these chronic NCDs, cardiovascular diseases remain the leading cause of death and disability in developed countries. The Framingham study has shown the importance of hypercholesterolemia as a primary risk factor. In Senegal, the epidemiology of dyslipidemia and obesity are still poorly understood due to the lack of comprehensive studies on their impact on the general population. This motivated this study to look into the key epidemiologic and socio-demographic determinants of these risk factors. METHODS: It was a cross-sectional descriptive epidemiological survey which included 1037 individuals selected by cluster sampling. Data were collected using a questionnaire following the WHO STEPwise approach. Socio-demographic, health and biomedical variables were collected. P value <0.05 was considered to be statistically significant. RESULTS: The average age was 48 years with a female predominance (M: F of 0.6). The literacy rate was 65.2% and 44.7% of participants were from rural areas. The prevalence of hypercholesterolemia, hyperLDLemia, hypoHDLemia, hypertriglyceridemia and mixed hyperlipidemia were 56%, 22.5%, 12.4%, 7.11% and 1.9% respectively. One in four was obese (BMI> 30kg/m2) and 34.8% had abdominal obesity. The main factors significantly associated with dyslipidemia were obesity, urban dwelling, physical inactivity and a family history of dyslipidemia. CONCLUSION: The prevalence of dyslipidemia, obesity and other risk factors in the population was high needing immediate care for those affected and implementation of prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».