Assessment of gastroesophageal reflux disease signs, symptoms, and food behaviors concerning mental health in Herat, Afghanistan: A descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Gastroesophageal reflux disease (GERD) is a highly prevalent gastrointestinal disorder with modifiable risk factors that are associated with considerable health and economic burdens. The current study was conducted to assess the signs and symptoms, food behaviors, depression, anxiety, and stress related to GERD in Herat, Afghanistan. Methods A descriptive study was conducted between August 29 and October 20, 2020, among patients with GERD symptoms, who provided informed verbal consent at the Mowaffaq Clinic and Sehat Hospital in Herat, Afghanistan. The minimum sample size was 384. Data were collected using a three‐domain questionnaire and Depression, Anxiety, and Stress Scale 42 standard questionnaire. SPSS version 27 was used to perform descriptive statistics and χ 2 tests. Results The sample consisted of 396 patients, with the majority being female (67.9%), married (78.5%), and illiterate (34.8%). Heartburn (88.1%) and regurgitation (84.3%) were the most common symptoms reported by participants. Tomato consumption (60.1%) was the most frequent type of eating behavior. Most patients reported severe anxiety (45.9%) and showed statistically significant differences in age, sex, education level, and cigarette usage. This study also found that certain demographic status, eating behaviors, and symptoms were associated with significantly different depression, anxiety, and stress scores among patients with GERD. Conclusion Our study demonstrates the association between GERD and various modifiable risk factors in Herat, Afghanistan. Public health initiatives focusing on preventive measures and raising awareness can potentially alleviate the burden of GERD. Moreover, further research and targeted interventions are essential to improve health outcomes, particularly among patients with GERD, who may experience psychological comorbidities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».