Demographic and Life Styles Determinants of Somatic Complaints’ Structures: A Cross-sectional Study on a Large Sample of Iranian Adults Using Factor Mixture Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: To identify somatic complaints dimensions, classify studied population and study the association of demographic and lifestyle factors with somatic complaints dimensions. Methods: In a cross-sectional study conducted on 4763 Iranian adults, somatic complaints were assessed using a comprehensive 30-item questionnaire. Self-administered standard questionnaires were used to assess demographic and lifestyle factors. Factor mixture modeling (FMM) was used to identify somatic complaints dimensions and classify studied population. Results: The mean age of participants was 36.58 ± 0.13 years, 55.8% were females, 81.2% were married, and 57.2% had college education. About 9.4% of individuals were obese, and 34.8% of participants had regular physical activity. Four domains of somatic complaints were extracted, including “psychological,” “gastrointestinal,” “neuro-skeletal,” and “pharyngeal-respiratory.” Females, obese and inactive participants, and those in low educations had significantly greater scores in terms of four domains than the others ( P < 0.05). A two-class, four-factor structure fitted to the somatic complaints based on FMM. Two classes were labeled “high psychological complaints” (519 individuals (11%) and “low psychological complaints” (4243 individuals (89%). There were no significant differences between two classes in terms of demographic and lifestyle factors, except in educational level. Conclusions: This study suggested that somatic complaints had a dimensional-categorical structure within studied population so that it could be useful for dealing with diagnostic and therapeutic approaches. The results did not show any association between somatic complaints dimensions and demographic, lifestyle factors, except in educational level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».