Design, Response Rates, and Population Characteristics of a Cross-Sectional Study in Zanzibar, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data on nutritional status and correlates of noncommunicable diseases are scarce for resource-poor settings in sub-Saharan countries. With the scope of a project, "Access to Food and Nutrition Status of the Zanzibari Population," data for investigating public health questions were collected using proven measurement and laboratory standards. OBJECTIVE: The present study aims at providing a descriptive overview of recruitment approaches, standardization, quality control measures, and data collection, with special attention to the design, responses, and participant characteristics of the overall project. METHODS: A cross-sectional study across 80 randomly selected Shehias (wards) was conducted in 2013 in Unguja Island, Zanzibar. Examinations included all members living in 1 household, face-to-face interviews and anthropometric measurements (weight, height, mid-upper arm circumference, waist and hip circumference, and body composition) were assessed for all household members, blood pressure was taken from participants older than 2 years, and biosamples (urine and blood) from eligible household members were collected. Data collected from the core sample included sociodemographic data, nutritional status, and medical history (hypertension). Physical activity data was collected from a subsample of children between 3 and 16 years of age. RESULTS: A total of 1314 participants (mean age 23.6 ± 18.9 years, 54.54% female) completed all anthropometric measurements and were included in the analysis. Out of which, 98.40% (1293/1314) completed the household member's questionnaire, 93.32% (1229/1314) participants older than 2 years completed blood pressure measurements, and 64.31% (845/1314) blood samples were collected from participants older than 5 years. Underweight prevalence for the total study population was 36.53% (480/1314) with the highest prevalence in children under 14 years. Overweight and obesity was highest among females with the prevalence of 7.61% (100/1314) and 6.62% (87/1314), respectively; obesity was rare among male participants. CONCLUSIONS: The study provides valuable data to investigate the interplay of socioeconomic, demographic, environmental, physiological, and behavioral factors in the development of diet-related disorders in a representative sample of the Zanzibari 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 | 0,127 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».