Hypercholesterolemia Prevalence, Awareness, Treatment and Control among Adults in Malaysia: The 2015 National Health and Morbidity Survey, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVE: Dyslipidaemia is one of the main modifiable risk factors for cardiovascular disease (CVD). Therefore, it is crucial to examine the prevalence, awareness, treatment and control of hypercholesterolemia and its associated factors among adults in Malaysia.METHODS: We used data from 19,935 respondents aged 18 years and above who responded to the cholesterol module in the National Health and Morbidity Survey (NHMS) 2015. The survey employed a two-stage stratified sampling to select a representative sample of Malaysian adults. Descriptive statistics and multivariate logistic regression were used to analyse the data.RESULTS: The overall prevalence of hypercholesterolemia was 47.7%. Among those who were diagnosed to have hypercholesterolemia, only 19.2% were aware of their hypercholesterolemia status. Only a mere 12.7% (95% CI: 12.4 -13.1) among those who were aware were on treatment and out of which only 53.7% (95% CI: 50.1-57.2) had their cholesterol levels controlled. The prevalence of hypercholesterolemia was associated with gender, age, ethnicity, education level, occupation, marital status, obesity, hypertension and diabetes. Awareness and treatment of hypercholesterolemia saw a similar pattern (except for gender and locality). For control of hypercholesterolemia, the female gender and secondary education levels were the only significant associated factors.CONCLUSION: The overall high prevalence of hypercholesterolemia in addition to poor awareness, treatment and control are significant public health problems. Intensified health campaigns and programmes especially among high-risk groups should be implemented in order to reduce or prevent complications of hypercholesterolemia in the near future.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».