The Prevalence of Headache and Associated Factors in Al-Kharj, Saudi Arabia: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Only few studies have investigated the prevalence and risk factors of headaches among the Saudi population. The study aimed to estimate the prevalence of headache and to explore its associated risk factors Al-Kharj, Saudi Arabia. Methods. The multistage sampling technique was used to enroll 1200 population-based participants who were asked to complete a self-administered questionnaire about headaches, demographics, and several other parameters such as smoking status and different chronic and psychological illnesses. The chi-square test and multivariate logistic regression analysis were used to test the association. Results. The overall prevalence of headaches in this study was 3%. The multiple logistic regression analysis showed that females were more likely to have headaches than males (odds ratio (OR) 0.735, 95% confidence interval (CI) = 0.612–1.341; P = 0.024 ). Being a current smoker was also significantly associated with higher “odds” of having headache (OR = 1.319, 95% CI = 0.932–2.462; P = 0.037 ). Participants who were overweight had a significantly higher risk of headache (OR = 1.631, 95% CI = 1.48–1.854; P = 0.037 ). Nonmarried people were significantly more likely to have headache pain, compared to married individuals (OR = 0.875, 95% CI = 0.646–2.317; P = 0.047 ). Conclusion. The prevalence of headaches was 3%, and four significant associated factors were identified: females, nonmarried, smoking, and overweight. The temporality of the relationship between these factors and headache cannot be confirmed in this cross-sectional study; so future longitudinal studies are needed to confirm these potential causal relationships.
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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 ».