Prevalence of plasma lipid abnormalities and associated risk factors among Iranian adults based on the findings from STEPs survey 2021
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to estimate the prevalence of lipid abnormalities in Iranian adults by demographic characterization, geographical distribution, and associated risk factors using national and sub-national representative samples of the STEPs 2021 survey in Iran. In this population-based household survey, a total of 18,119 individuals aged over 25 years provided blood samples for biochemical analysis. Dyslipidemia was defined by the presence of at least one of the lipid abnormalities of hypertriglyceridemia (≥ 150 mg/dL), hypercholesterolemia (≥ 200 mg/dL), high LDL-C (≥ 130 mg/dL), and low HDL-C (< 50 mg/dL in women, < 40 mg/dL in men), or self-reported use of lipid-lowering medications. Mixed dyslipidemia was characterized as the coexistence of high LDL-C with at least one of the hypertriglyceridemia and low HDL-C. The prevalence of each lipid abnormality was determined by each population strata, and the determinants of abnormal lipid levels were identified using a multiple logistic regression model. The prevalence was 39.7% for hypertriglyceridemia, 21.2% for hypercholesterolemia, 16.4% for high LDL-C, 68.4% for low HDL-C, and 81.0% for dyslipidemia. Hypercholesterolemia and low HDL-C were more prevalent in women, and hypertriglyceridemia was more prevalent in men. The prevalence of dyslipidemia was higher in women (OR = 1.8), obese (OR = 2.8) and overweight (OR = 2.3) persons, those residents in urban areas (OR = 1.1), those with inappropriate physical activity (OR = 1.2), patients with diabetes (OR = 2.7) and hypertension (OR = 1.9), and participants with a history (OR = 1.6) or familial history of CVDs (OR = 1.2). Mixed dyslipidemia prevalence was 13.6% in women and 11.4% in men (P < 0.05). The prevalence of lipid abnormalities was highly heterogeneous among provinces, and East Azarbaijan with 85.3% (81.5-89.1) and Golestan with 68.5% (64.8-72.2) had the highest and lowest prevalence of dyslipidemia, respectively. Although the prevalence of high cholesterol and LDL-C had a descending trend in the 2016-2021 period, the prevalence of dyslipidemia remained unchanged. There are modifiable risk factors associated with dyslipidemia that can be targeted by the primary healthcare system. To modify these risk factors and promote metabolic health in the country, action plans should come to action through a multi-sectoral and collaborative approach.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».