Prevalence and determinants of non-communicable diseases risk factors among reproductive-aged women of Bangladesh: Evidence from Bangladesh Demographic Health Survey 2017-2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Knowing the risk factors like hypertension, overweight/obesity, and smoking status among women of reproductive age could allow the development of an effective strategy for reducing the burden of non-noncommunicable diseases (NCD). We sought to determine the prevalence and determinants of NCD risk factors among Bangladeshi women of reproductive age. Methods This study utilized the Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS) data from 2017-2018 and analyzed 5,624 women of reproductive age. This nationally representative cross-sectional survey utilized a stratified, two-stage sample of households. Mixed-effects Poisson regression models were fitted to find the adjusted prevalence ratio for smoking, overweight and obesity, and hypertension. Results The average age of 5,624 participants was 31 years (SD=9.07). The prevalence of smoking, overweight/obesity, and hypertension was 9.55%, 31.57%, and 20.27%, respectively. More than one-third of the participants (34.55%) had one NCD risk factor, and 12.51% of participants had two NCD risk factors. Women between 40–49 years had more NCD risk factors than 18–29 years aged women (APR: 2.44; 95% CI: 2.22-2.68). Women with no education (APR: 1.15; 95% CI: 1.00-1.33), married (APR: 2.32; 95% CI: 1.78–3.04), and widowed/divorced (APR: 2.14; 95% CI: 1.59–2.89) were more prevalent in NCD risk factors. Individuals in the Barishal (APR: 1.44; 95% CI: 1.28–1.63) division were living with higher risk factors for NCD. Women who belonged to the richest (APR: 1.82; 95% CI: 1.60–2.07) wealth quintile were more likely to have the risk factors of NCD. Conclusions This study revealed that older women, currently married and widowed/divorced women, women from the wealthiest socio-economic group, and women with a lower level of education were more likely to have NCD risk factors. Furthermore, there was a significant relationship between the geographical division and NCD risk factors. To reduce the future prevalence of NCD, it is necessary to implement effective prevention and control programs that target women with a higher risk of having the disease.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».