Health-Risk Factors and 8-Year Incidence of Kidney Disease in Transitional Thailand: Prospective Findings From a Large National Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Kidney disease (KD) is increasing its burden in Thailand but prospective observational KD studies are few. So we analysed 8-year nationwide Thai Cohort Study (TCS) data on KD incidence, distribution and risk association among Thais.DESIGN & METHOD: TCS is a longitudinal study of the Thai health-risk transition among Open University student residing nationwide. At baseline (2005) the cohort members analysed here were aged 15-88 years and did not have KD. At the follow up in 2013 (n=41638) incident KD was reported based on doctor diagnosis. We analysed the 8-year cumulative incidence of KD and its association with risk factors by using multivariable logistic regression.RESULTS: The incidence of KD (2005 to 2013) was 4.0%; the rate in men (5.9) was significantly higher than in women (2.5). KD increased significantly for both increasing age and body mass index (BMI) (p trend <0.001 for both). Its incidence was strongly associated with concurrent diseases including hypertension, diabetes and high blood lipids and moderately associated with increased frequency of cigarette smoking, instant food, roast or smoked food and soft drink consumption. KD decreased with increases in personal income, household assets, walking and physical activity.CONCLUSION: Physical activity, high income and household assets prevented KD. Lifestyle changes such as smoking and high consumption of instant, roast or smoked food and soft drink increased risk of KD. Government should encourage more physical activity and less smoking, salt and sugar.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».