The association between overweight/obesity and psychological distress: A population based cross-sectional study in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to compare the association between mental well-being between obese (classes 1 and 2), over-weight and non-obese population-based individuals. METHODS: A population-based cross-sectional study was conducted in Al-Kharj, Saudi Arabia. A total of 1019 Saudi nationals aged ≥ 18 years participated in the survey. BMI scores were used to categorize participants into three groups: Obese, overweighted and non-obese/non-overweight. Mental well-being was evaluated by using the validated Arabic version of the General Health Questionnaire version 12 (GHQ-12). RESULTS: We used total GHQ score (Mean=12; SD=5.23) to compare mental well-being between the four BMI class categories. The overall one-way ANOVA model was statistically significant (F = 7.018, d = 6, P < 0.001). In multivariate analysis, after adjusting for sociodemographic variables, diabetes and smoking statuses we found that higher psychological distress (as evident by a higher total GHQ score) was associated with higher BMI. The unstandardized Beta regression coefficient = 2.627; P = 0.034). Females were more likely to have higher psychological distress than males (unstandardized Beta = 1.466, P = 0.003). Job status whether being unemployed or 'civilian' (civil worker) was significantly associated with higher psychological distress (unstandardized Beta = 1.405, P = 0.041). Being diabetic has a 1.6 times higher risk of psychological distress (unstandardized Beta = 1.604, P = 0.027). CONCLUSION: The study highlights the public health implications of psychological distress amongst individuals with overweight and obesity in Saudi Arabia. Future longitudinal studies should explore the temporality of this relationship.
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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 | 0,001 | 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 ».