Prevalence of Obesity and its Associated Factors Among the 35-70-Year-Old Population of Bandare-Kong: A Cross-sectional Survey (Findings of the Persian Cohort Study)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obesity is a major health problem in many countries such as Iran. This study aimed to evaluate the prevalence of overweight and obesity and their associated risk factors in Bandare-Kong, Hormozgan, Iran. Materials and Methods: This cross-sectional survey included 3921 participants of the Bandare-Kong Cohort Study (BKNCD). Their baseline data were used for analysis. General obesity was defined as the body mass index (BMI)≥30 kg/m2 and overweight as 25≤BMI<30. Central obesity was defined as waist circumference (WC)≥95 cm. Results: The prevalence of overweight, general, and central obesity was 39%, 24%, and 30.5%, respectively. Female gender (adjusted odds ratio [aOR]=5.11, 95% confidence interval [CI]: 3.74-6.96 and aOR=1.70, 95% CI: 1.34-2.16), hypertension (aOR=2.43, 95% CI: 1.81-3.26 and aOR=1.26, 95% CI: 1.04-1.52), and hypertriglyceridemia (aOR=1.76, 95% CI: 1.31-2.38 and aOR=1.26, 95% CI: 1.05-1.51) were significantly associated with both general and central obesity. Higher WC (aOR=503.89, 95% CI: 331.76-765.32), higher calorie intake (aOR=1.03, 95% CI: 1.02-1.04), and urban residency (aOR=2.99, 95% CI: 2.06-4.32) were correlated with general obesity. BMI≥25 kg/m² (aOR=46.81, 95% CI: 35.53-61.67), higher fasting plasma glucose (aOR=1.03, 95% CI: 1.01-1.04), older age (aOR=1.03, 95% CI: 1.02-1.04) and being unemployed (aOR=1.49, 95% CI: 1.18-1.89) were significantly associated with central obesity. Conclusion: Overall, a significant correlation was found among female gender, hypertension, and hypertriglyceridemia with general and central obesity in this study. Given the high prevalence of obesity in this population, regional public health authorities should take appropriate measures to reduce these rates in order to prevent obesity-associated complications.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».