Prevalence of and factors associated with non-communicable diseases among Bangladeshi adults: investigation from nationally surveyed data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic non-communicable diseases, owing to their increasing prevalence, are the greatest constraint to disease burden reduction in Bangladesh. As a result, we concentrated on determining the prevalence and risk factors for major chronic non-communicable diseases (NCDs) among adult Bangladeshis. Methods Data from Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS) 2017-18 were analyzed. If a participant had diabetes or hypertension, it was classified as NCD. Whereas comorbidity is defined as a subject having both diabetes and hypertension. Both the unadjusted and adjusted log-binomial regression models considering the survey weights were employed to identify the factors associated with NCDs and comorbidity. Results The overall prevalence (age-adjusted) of NCDs (40.43% (95% CI: 40.29-40.56) diabetes and hypertension was 11.55% (95% CI: 11.46-11.64) and 35.04% (95% CI: 34.91-35.17), respectively, while 6.16% (95% CI: 6.09-6.23) of participants had comorbidity. The adjusted regression model shows that being aged >34 years, and overweight or obese were significant risk factors of all NCDs, where being involved in work and from rich households were found as risk factors of diabetes and comorbidity. Smoker participants and females were more likely to have hypertension compared to their counterparts. Contrary, being underweight was a protective factor of having NCDs, similarly, engage in work was found as protective factors of diabetes and co-morbidity. Conclusion A growing prevalence of diabetes, hypertension, and comorbidity was discovered in this study. To reduce the burden of these NCDs, it is necessary to take the necessary steps.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».