Risk Factors for Gastroesophageal Reflux Disease in Saudi Arabia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gastroesophageal reflux disease (GERD) is one of the most prevalent gastrointestinal tract diseases worldwide. GERD has an effect on the patient s’ quality of life as well as the health care system that can be prevented by identifying its risk factors among the population. Hence, we applied this study to assess the GER D’s risk factors in Saudi Arabia. Methods: A cross-sectional study was designed to assess the GER D’s risk factors among the community of Saudi Arabia. The sample was collected randomly during the period from November to December 2016. Through a self-administered validated GERD questionnaire (GerdQ), GERD was diagnosed. Then, the GER D’s risk factors were assessed among all participants. The data were analyzed using Statistical Package for Social Sciences version 21.0; the Studen t’s t -test was used to assess the association of GERD and risk factors. Results: A total of 2,043 subjects participated in the study. The characteristics and behaviors of participants statistically significant with GERD were positive family history (39.3%), obese (body mass index > 30 kg/m 2 ) (39.4%), not performing weekly regular physical activities >= 30 min (31.1%) and smoking (39.3%). GERD was commonly noticed in participants on analgesics (38.4%), not taking fibers (37.4%), drinking tea (33.4%), eating greasy (31.2%) and fast food (32.7%), and these were statistically significant with GERD (P <= 0.05). Conclusion: The characteristics and behaviors associated with GERD in Saudi population are family history of GERD, obesity, sedentary lifestyle and smoking. Other common risk factors correlated with GERD are analgesics intake, no fibers intake, drinking tea, greasy and fast food intake. Gastroenterol Res. 2017;10(5):294-300 doi: https://doi.org/10.14740/gr906w
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle