The prevalence of hypercholesterolemia and associated risk factors in Al-Kharj population, Saudi Arabia: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hypercholesterolemia (HC) is an important precursor to many cardiovascular, cerebrovascular, and peripheral vascular diseases. A report conducted by the American Heart Association showed the prevalence of HC to be 11.9%, with around 28.5 million adults age ≥ 20 years having high cholesterol levels. This study aimed to evaluate the prevalence of HC and its associated risk factors among the general population of Al-Kharj, Saudi Arabia. Method A cross-sectional study was conducted on the general population of Al-Kharj, Saudi Arabia in 2016. The representative sample consisted of 1019 individuals, who all participated on a voluntary basis. The statistical analysis was performed using SPSS version 25. Results The results of this study showed the prevalence of HC in the sample to be 12.5%. There was a significant moderate positive association between increasing age and the prevalence of HC (r = 0.240, P < 0.0001). Males had a significantly higher prevalence of HC (56.7%) compared to their female counterparts (43.3%) (X2 = 23.093, P ≤ 0.0001). BMI was positively and significantly associated with high cholesterol status. Participants in the overweight category had a significantly higher risk of HC (OR = 1.727; 95% CI = 1.58–1.914; P = 0.046). The non-obese (< 25 kg/m2) participants had an inverse significant association with the risk of hypercholesterolemia. (OR = 0.411; 95% CI = 0.216–0.783; P = 0.007). Conclusion In this population-based study, the predominant risk factors of HC in Al-Kharj region were being of a Saudi nationality, male, having obesity, being unemployed, and being a civilian worker. There is a clear need for future screening studies of HC, as most previous studies have reported contradictory prevalence data (because they were conducted in different regions of KSA). Furthermore, well-designed prospective cohort studies are needed in the future to assess how the association between lifestyle behavioural factors such as dietary intake patterns and levels of physical activity may affect the relative risk of HC status.
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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 ».