The Epidemiological Characteristics of Noncommunicable Diseases and Malignant Tumors in Guiyang, China: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies that address the changing characteristics of diseases are of great importance for preventing and controlling the occurrence and development of diseases and for improving health. However, studies of the epidemiological characteristics of noncommunicable diseases (NCDs) and malignant tumors (MTs) of the residents in Guiyang, China, are lacking. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the prevalences of NCDs and MTs in residents of Guiyang, Guizhou Province, China, and analyze differences among ages, genders, and regions. METHODS: A multistage stratified cluster sampling method was used. Based on the inclusion and exclusion criteria, 81,517 individuals were selected for the study. Of these, 77,381 (94.9%) participants completed the study. Structured questionnaires were used to collect information on demographic characteristics, NCDs, and MTs. The chi-square test (with 95% confidence intervals) was used to analyze differences in disease prevalence among genders, ages, and geographical regions. RESULTS: The major chronic NCDs of Guiyang residents are obesity, hypertension, and diabetes. MTs in women are mostly breast cancer, cervical cancer, and endometrial cancer, whereas in men, MTs are mainly lung cancer, rectal cancer, and gastric cancer. The prevalences of hypertension and diabetes in women are higher than in men, but the prevalences of lung cancer and gastric cancer in men are higher than in women. The epidemiological characteristics of individuals in different life stages are dissimilar. In terms of regional distribution, the prevalences of the above diseases in the Baiyun and Yunyan districts of Guiyang are relatively high. CONCLUSIONS: Several NCDs (obesity, hypertension, and diabetes) and MTs (women: breast cancer, cervical cancer, and endometrial cancer; men: lung cancer, rectal cancer, and gastric cancer) should be the focus for the prevention and control of chronic diseases in the future. In particular, the Baiyun and Yunyan districts of Guiyang are the important regions to emphasize.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».