Chronic non-communicable disease burden among reproductive-age women in India: evidence from recent demographic and health survey | BMC Women’s Health

Veri

Bu çalışmada, meşru araştırma amaçları için kamu malı olan Ulusal Aile Sağlığı Araştırması’nın (NFHS-5), 2019–2021 beşinci turu kapsamında toplanan veriler kullanılmıştır. https://dhsprogram.com/data/available-datasets.cfm adresinden edinilebilir. Anket, bulaşıcı olmayan hastalıklar da dahil olmak üzere sağlıkla ilgili bir dizi konuyu kapsıyordu.

NFHS-5, genel popülasyondaki kan şekeri seviyeleri ve kan basıncı tahminlerini sağlamak için Hindistan’da NFHS-4’ten sonra ülke çapında ikinci toplum temelli ankettir. Özellikle, tüm Hindistan Eyaletleri ve Birlik Bölgeleri (UT’ler) ve ilçeler için 15-49 yaş arası kadınlar ve 15-54 yaş arası erkekler arasında. Anket verileri 724.115 kadın örneğinden oluşmaktadır. 28.408 hamile kadın gözlemi düştükten sonra, son analizde kalan 695.707 kadın örneğine ilişkin bilgiler kullanıldı. Kadınlar genellikle hamilelik sırasında beslenme ve yaşam tarzı davranışlarını değiştirirler; bu nedenle, çalışmaya hamile kadınların dahil edilmesi çalışma tahminlerini etkileyebilir. Aynı nedenle, son analizden çıkarıldılar.

Etik bildirimi

Bu çalışma, anket katılımcıları hakkında tanımlanabilir hiçbir bilgi içermeyen, son NFHS-5 anketinden ikincil bir veri seti kullanmaktadır. Bu veri kümesi, meşru araştırma amaçları için kamu malı olarak mevcuttur. Bu nedenle, herhangi bir ek etik onay gerekliliği yoktur. Çalışma, Mumbai Uluslararası Nüfus Bilimleri Enstitüsü’nün yardımıyla Hindistan Hükümeti Sağlık ve Aile Refahı Bakanlığı’nın idaresi altında yürütülen ulusal bir anketten elde edilen verileri kullanıyor. Anket, Hindistan Uluslararası Nüfus Bilimleri Enstitüsü’nün Kurumları İnceleme Kurulu’ndan (IRB) etik onay aldı. Ek olarak, NFHS anketi için 18 yaş ve üzerindeki tüm uygun katılımcılardan onay alınmıştır. Ancak 15-17 yaş aralığındaki katılımcıların ebeveynlerinden gerekli izin alınmıştır.

Dış değişkenler

İlgili sonuç, NFHS-5’te bulunan sekiz bulaşıcı olmayan hastalık hakkındaki bilgiler kullanılarak hesaplanan kronik hastalık skoruydu (CDS). Bu sekiz kişiden dördü kendi kendini bildirdi; bunlar arasında astım, kanser, kronik kalp hastalığı ve tiroid bozuklukları vardı. Oysa diyabet, hipertansiyon, obezite ve anemi, kronik durumların hasta tarafından bildirilen ve ölçülen tanılarının birleştirilmesiyle ölçülmüştür. Bir kadın rastgele kan şekeri seviyesi ≥ 140 mg/dl ise diyabetik olarak kategorize edildi. Ortalama sistolik kan basıncı > 140 mmHg veya ortalama diyastolik kan basıncı > 89 mmHg olan kadınlar hipertansif kabul edildi. Obezite, Vücut Kitle İndeksi (BMI) olarak da bilinen Quetelet İndeksi kullanılarak ölçüldü ve şu şekilde hesaplandı:

$${varvec{Body,Mass,Index}}=frac{Weight,(in,Kgs)}{{Boy}^{2} (in,{m}^{2})} $$

BMI ≥ 25 (kg/m2) olan bir kadın obez kabul edildi.2) [29].

Sekiz hastalığın tümü, yok – ‘0’ ve mevcut – ‘1’ şeklinde ikili kategoriler halinde kodlandı. Son olarak, sonuç değişkeni, yani kronik hastalık skoru (CDS) oluşturuldu ve ayrıca üçe ayrıldı, morbidite yok (sıfır kronik hastalığı olan kadınlar), tek morbidite (tam olarak bir kronik hastalığı olan kadınlar) ve multimorbidite (kadınlar Aynı anda iki veya daha fazla kronik durumdan muzdarip olanlar).

açıklayıcı değişkenler

Bu çalışma üç grup açıklayıcı değişken içermektedir: (1) sosyo-demografik ve ekonomik faktörler, yaş (15 ila 49 yaş grubu olarak 5 yaş grubuna ayrılmıştır), ikamet yeri (kentsel ve kırsal olarak kategorize edilmiştir), din (olarak sınıflandırılmıştır) “Hindu”, “Müslüman” ve “Diğer”), medeni durum (“Hiç evlenmemiş” ve “Hiç evlenmemiş” olarak sınıflandırılır), eşitlik (“çocuksuz”, “bir çocuk” ve “iki veya daha fazla” olarak sınıflandırılır) ) ve menopoz (“evet” ve “hayır” olarak sınıflandırılır), çalışma durumu (“evet” ve “hayır” olarak sınıflandırılır) ve refah endeksi (“en fakir”, “fakir”, orta”, “zengin” olarak sınıflandırılır), ve “en zengin”) (2) sağlık davranışları; tütün kullanımı (“evet” ve “hayır” olarak sınıflandırılır), alkol tüketimi (“evet” ve “hayır” olarak sınıflandırılır), beslenme alışkanlıkları (“normal/sağlıklı” ve “sağlıksız” olarak sınıflandırılır) ve (3) antropometrik gösterge dahil : bel-kalça oranı (WHR) (“yüksek riskli BHR” ve “düşük riskli BHR” olarak kategorize edilir).

Diyet İndeksi

NFHS’de diyet uygulamalarıyla ilgili dokuz soru soruldu. Süt/lor, baklagiller/fasulye, koyu yeşil yapraklı sebzeler, meyveler, yumurta, balık, tavuk/et, kızarmış yiyecekler ve gazlı içecekler olmak üzere haftada dokuz besin öğesini tüketme sıklığı (sık sık, ara sıra ve hiçbir zaman) Mevcuttu. Bununla birlikte, MCA kullanımı, dokuz maddenin tek yönlü bir şekilde yeniden kodlanmasından sonra, iyi ve kötü yeme alışkanlıklarını birleştiren bir indeks oluşturulmasını kolaylaştırdı; öyle ki, her bir madde aynı kavramı ölçmektedir; iyi bir beslenme alışkanlığı olarak kabul edilebilecek mısır gevreği. Oysa abur cubur/tatlı/kızartma yiyecekler söz konusu olduğunda, “0”, “abur cubur asla tüketmez”, ki bu yine iyi bir şeydir. Kalan maddeler için de benzer şekilde yeniden kodlama yapılmıştır. İndeks hesaplamasından önce, dokuz özellik arasındaki iç tutarlılığı doğrulamak için Cronbach alfa ‘α’ kullanıldı. Cronbach alfa, iç tutarlılığı, yani bir grup öğenin bir grup olarak ne kadar yakından ilişkili olduğunu ölçer. Son olarak MCA kullanılarak bir indeks oluşturulmuş ve artan düzende sıralandıktan sonra iki kategoriye ayrılmıştır. [30]. Böylece ikinci yarıdaki “indeks değeri” sağlıksız beslenme indeksi olarak kabul edilen “1” diğer yarısı “0” olarak kodlanan değerlerden daha yüksek olacaktır. Burada sağlıksız diyet uygulayanlar süt/lor, bakliyat/fasulye, koyu yeşil yapraklı sebzeler, meyve, yumurta, balık, tavuk/et ara sıra/hiç tüketenler ve ara sıra/günlük kızarmış yiyecekler ve gazlı içecekler tüketenler olarak belirlenmiştir.

Bel-Kalça Oranı (WHR), aşağıdakiler kullanılarak ölçüldü:

$$WHR=frac{Bel,Çevresi,(in,cm)}{Kalça,Çevresi,(in,cm)}$$

Bir kadının, WHR’si ≥ 0,85 ise, uzun vadeli sağlık sorunları geliştirme açısından yüksek risk altında olduğu kabul edilir.

istatistiksel analiz

İlk olarak, örneklem dağılımını incelemek için tanımlayıcı istatistikler yapılmıştır. Ayrıca, kadınların hastalık profili, aşağıdakiler kullanılarak ölçülen prevalans kullanılarak araştırıldı:

$$begin{aligned}&mathbf{Prevalence},(mathbf{per}1000,mathbf{kadın})\ & =frac{mathrm{Tümü,yeni,ve,mevcut ,durumlar,sırasında,bir,verilen,zaman,dönem}}{mathrm{Ankete alınan,kadınlar,sırasında,,aynı,zaman,dönem}},*, 1000end{hizalı}$$

Ayrıca, 2019-2021’de Hindistan genelinde sosyo-ekonomik ve demografik değişkenlere göre üreme çağındaki kadınlar arasındaki kronik hastalık yükünü anlamak için iki değişkenli analiz kullanıldı.

Epidemiyolojik ve biyomedikal çalışmalarda, orantısal olasılık modeli (POM) sıklıkla kullanılmıştır. [31]. Orantılılık varsayımı, daha fazla analizden önce brant testi kullanılarak kontrol edildi. Bununla birlikte, orantılılık varsayımı geçerli değilse, kısmi orantılı olasılık modeli daha iyi bir seçim olabilirdi (mevcut durum bu değildi). [32]. Kesme noktaları boyunca log olasılık oranı aynıysa, yani orantılı olasılık varsayımı karşılanırsa, orantılı olasılık modeli kullanılır.

Her kadın için multimorbidite (Y) ile ilgili kronik duruma ilişkin gözlemler üç kategoriye ayrılmıştır. Benzer şekilde, ortak değişkenler (xi), p açıklayıcı değişkenlerin tam kümesi üzerindeki gözlemi içeren ortak değişkenlerin (i = 1, 2, …, p) p boyutlu vektörünü belirtir. Buna göre, Y’nin x’e bağımlılığıi şu şekilde ifade edilebilir:

$$mathrm{Pr}(Yge {y}_{j}|{x}_{i})=1/(1+expleft(-{alpha }_{j}-{x} _{i}^{^{prime}}beta sağ), j=mathrm{0,1},2$$

Veya

$$mathrm{log}sol[frac{Pr(Yge y_j |x)}{1-Pr(Yge y_j |x)}right]=-{alpha __{j}-{x}_{i}^{^{prime}}beta , j=mathrm{0,1},2$$

nerede (mathrm{Pr}(Yge {y}_{j})) olayın kümülatif olasılığıdır (Yge {y}_{j}); ({alpha __{j}) ilgili kesme parametreleridir; β, karşılık gelen regresyon katsayılarının (p’ye 1) bir vektörüdür ({x}_{i}) ortak değişkenler Sonuçlar daha sonra %95 güven aralığı (CI) ile olasılık oranı (OR) olarak sunulur.

İstatistiksel analiz ve veri görselleştirme, STATA sürüm 15.0 (StataCorp™, Texas) ve MS Excel ile yapıldı. A p-değer < 0.05, tüm hesaplamalar için istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi. Tüm tahminler, uygun örnekleme ağırlıkları uygulanarak rapor edilmiştir. Çalışmada kullanılan veriler Kadın dosyasından alındığı için analizlerde ulusal kadın kiloları kullanılmıştır. Anket ağırlığına ilişkin ek bilgiler ulusal NFHS raporundan görülebilir (Raporun referansını buraya ekleyin).