Vietnamese
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Southeast Asian Journal of Tropical Medicine and Public Health 2012-May

Prevalence and risk factors for excessive daytime of sleepiness in rural western Anotolia (Turkey): the role of obesity and metabolic syndrome.

Chỉ người dùng đã đăng ký mới có thể dịch các bài báo
Đăng nhập Đăng ký
Liên kết được lưu vào khay nhớ tạm
Zeynep Günes
Muazzez Sahbaz
Emel Tuğrul
Hakki Günes

Từ khóa

trừu tượng

The purpose of the present study was to identify risk factors for and prevalence of excessive daytime sleepiness and associations between demographic factors, obesity and metabolic syndrome criteria and excessive daytime somnolence (EDS). A descriptive and analytical study was conducted among 508 volunteers in primary health care centers in western Anatolia, Turkey. The data were obtained using a questionnaire and the Epworth Sleepiness Scale. Metabolic syndrome components were defined according to the criteria of the Internetional Diabetes Federation. A logistic regression model was used for statistical analysis. The mean +/- SD age was 46.3 +/- 17.3 years, body mass index was 27.0 +/- 5.4 kg/m2 and Epworth Sleepiness Scale (ESS) score was 5.0 +/- 4.4. The prevalence of EDS was 14.6% (n=74). Older age (OR 1.033; 95% CI 1.03-1.26) and high body mass index (OR 1.143; 95% CI 1.01-1.04) were associated with increased incidence of EDS. In backward logistic regression analysis, non-tea and coffee drinking (OR 6.189; 95% CI 2.10-18.2) were significantly asociated with EDS. According to our study, age, body mass index and non-tea and non-coffee drinking were associated with EDS.

Tham gia trang
facebook của chúng tôi

Cơ sở dữ liệu đầy đủ nhất về dược liệu được hỗ trợ bởi khoa học

  • Hoạt động bằng 55 ngôn ngữ
  • Phương pháp chữa bệnh bằng thảo dược được hỗ trợ bởi khoa học
  • Nhận dạng các loại thảo mộc bằng hình ảnh
  • Bản đồ GPS tương tác - gắn thẻ các loại thảo mộc vào vị trí (sắp ra mắt)
  • Đọc các ấn phẩm khoa học liên quan đến tìm kiếm của bạn
  • Tìm kiếm dược liệu theo tác dụng của chúng
  • Sắp xếp sở thích của bạn và cập nhật các nghiên cứu tin tức, thử nghiệm lâm sàng và bằng sáng chế

Nhập một triệu chứng hoặc một căn bệnh và đọc về các loại thảo mộc có thể hữu ích, nhập một loại thảo mộc và xem các bệnh và triệu chứng mà nó được sử dụng để chống lại.
* Tất cả thông tin dựa trên nghiên cứu khoa học đã được công bố

Google Play badgeApp Store badge