Epidemiology and Impact of Disorders of Gut–Brain Interaction in Multiethnic Malaysia: An In‐Depth Analysis of Local Data From the Rome Foundation Global Epidemiology Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous epidemiology studies from Malaysia on disorders of gut-brain interaction (DGBI) have utilized variable criteria. Furthermore, the impact of DGBI on quality of life (QoL), healthcare utilization, diet, work productivity, and sleep in a multiethnic Asian setting like Malaysia remains underexplored. Here, we aimed to determine the epidemiology and impact of DGBI among multiethnic Malaysians based on the Rome IV criteria. METHODS: 2072 Malaysian participants from the Rome Foundation Global Epidemiology Study (RFGES) with complete data on DGBI were included in the in-depth analysis. We assessed the prevalence of DGBI diagnoses, psychological distress, QoL, healthcare utilization, dietary patterns, impact on sleep, work productivity, and activity impairment. RESULTS: The overall prevalence of any DGBI in Malaysia was 19.3% (95% CI 17.6%-21.0%). The top three most prevalent DGBI diagnoses were functional constipation (5.1%; 95% CI 4.2%-6.1%), functional dyspepsia (3.4%; 95% CI 2.7%-4.3%), and functional diarrhea (1.6%; 95% CI 1.1%-2.2%). Participants with DGBI reported higher levels of psychological distress (somatization, anxiety, and depression), significantly higher healthcare utilization, and dietary change (low FODMAPs but higher Mediterranean-based diet and probiotics). Furthermore, there was greater daytime sleepiness and higher proportions of presenteeism, overall work impairment, and activity impairment in individuals with DGBI. CONCLUSION: The disease burden of DGBI is significant in Malaysia, with increased psychological distress, healthcare utilization, dietary change, greater daytime sleepiness, and greater overall work and activity impairment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».