Self-Reported Prevalence of Chronic Non-Communicable Diseases Concerning Socioeconomic and Educational Factors: Analysis of the PURE-Ecuador Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: The changing epidemiological landscape, marked by the increasing prominence of Non-Communicable Chronic Diseases (NCDs), underscores the need for studies that identify and analyze these conditions and their associated risk factors. This secondary analysis aims to describe the association between socioeconomic and educational characteristics and the prevalence of self-reported NCDs among participants in the PURE-Ecuador cohort in urban and rural populations of the Metropolitan District of Quito (MDQ), Ecuador. Methods: This secondary analysis is part of the Prospective Urban Rural Epidemiological (PURE) study. Data were collected from February to December 2018, including 2028 participants aged 35 to 70 years from different urban and rural areas of the MDQ. Data collection utilized standardized questionnaires administered in face-to-face interviews. Pearson's chi-square tests and multivariate logistic regression were used to assess associations. Results: The self-reported prevalence of hypertension was 16.2%, rising to 32.7% in individuals over 60 years old. The prevalence of diabetes mellitus was 6.7%, coronary heart disease 1.3%, stroke 1.6%, heart failure 1.3%, COPD 0.4%, asthma 1.3%, and cancer 1.9%. Multimorbidity affected 5.9% of participants, with the highest rates in obese and older individuals (≥60 years). Adherence to medications was high for hypertension and diabetes mellitus but varied substantially between communities. Conclusions: The secondary analysis revealed significant disparities in the prevalence and management of NCDs in MDQ. The prevalence of self-reported NCDs in Quito, Ecuador, is significantly associated with age and body mass index (BMI). Older individuals, particularly those over 60 years, and obese participants demonstrated higher rates of NCDs and multimorbidity. While socioeconomic factors such as education and income showed some associations with NCD prevalence, these were less pronounced after adjusting for other variables. These findings highlight the importance of age-specific and obesity-focused interventions in addressing the burden of NCDs in this population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».