AI Summary & Key Takeaways
AI InsightPrimary care services should be reinforced with family-history-centred early screening algorithms and personalised lifestyle intervention programmes.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: Assessing the relationship between healthy lifestyle dynamics, dietary patterns, familial chronic disease history and biochemical parameters among primary care applicants in Yozgat, a rural-urban transitional zone of Central Anatolia, and to identify independent predictors of biochemical parameters and individual chronic disease risk using advanced statistical methods. Material and Methods: This cross-sectional study included 486 adults attending the Family Medicine Clinic of Yozgat Bozok University Faculty of Medicine. Sample size was calculated using G*Power 3.1 (α=0.05, power=80%, effect size w=0.30; minimum n=74). Analytical methods included descriptive statistics, Shapiro-Wilk normality test, Pearson chi-square with Cramér V effect size, independent samples t-test and Mann-Whitney U test (Cohen d / rank-biserial r), binary and multivariable logistic regression [odds ratio (OR), 95% confidence interval (CI)], Spearman correlation matrix with Bonferroni correction, ROC curve analysis (AUC, Youden index J, LR+, LR−), and hierarchical multiple linear regression (p<0.05). Results: Individual diabetes prevalence was 4.9% and hyperlipidaemia 1.9%; in parents these figures rose to 49.6% and 27.6%, respectively. Positive family history increased individual diabetes risk 4.8-fold (OR=4.82; 95% CI: 2.14-10.86; p<0.001) and hyperlipidaemia risk 3.6-fold (OR=3.59; p=0.015). Gender differences in haemoglobin were large (Cohen d=1.70); HDL and creatinine showed medium effects (d=0.62; d=0.79). Triglyceride-LDL correlation was moderate positive (rs=0.42) and TSH-fT4 negative (rs=−0.38). The composite familial-risk score demonstrated clinically useful discrimination (AUC=0.79; Youden J=0.52; LR+=2.65; LR−=0.25). Independent predictors of LDL were triglycerides (β=0.38) and physical inactivity (β=−0.14; total R²=0.213). Conclusion: Individual chronic disease prevalence remains below national averages in Yozgat according to the study individuals, yet familial metabolic risk is markedly elevated. Primary care services should be reinforced with family-history-centred early screening algorithms and personalised lifestyle intervention programmes.
Özet
Amaç: İç Anadolu'nun kentsel geçiş kuşağında yer alan Yozgat'ta aile hekimliği polikliniğine başvuran bireylerin sağlıklı yaşam dinamikleri, beslenme örüntüleri, ailesel kronik hastalık öyküleri ve temel biyokimyasal parametreler arasındaki ilişkinin belirlenmesi ana hedeftir. Bu ilişkinin biyokimyasal parametreler üzerindeki bağımsız belirleyicilerin ve aile öyküsünün bireylerdeki kronik hastalık riskine katkısının ortaya konulması da çalışma kapsamında amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntemler: Bu kesitsel çalışmaya Yozgat Bozok Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği polikliniğine başvuran 486 yetişkin birey dahil edilmiştir. Güç analizi G*Power 3.1 ile gerçekleştirilmiş (α=0,05, güç=%80, w=0,30); minimum örneklem 74 olarak hesaplanmış, çalışma 486 katılımcı üzerinden yürütülmüştür. İstatistiksel analizlerde tanımlayıcı istatistikler, Shapiro-Wilk normallik testi, Pearson ki-kare (Cramér V etki büyüklüğü), bağımsız örneklem t-testi ve Mann-Whitney U testi (Cohen d / sıralı iki seri korelasyon), ikili ve çok değişkenli lojistik regresyon [olasılık oranı (OO), %95 güven aralığı (GA)], Spearman korelasyon matrisi (Bonferroni düzeltmesi), ROC eğrisi analizi (AUC, Youden indeksi J, LR+, LR−) ve hiyerarşik çoklu doğrusal regresyon uygulanmıştır. p<0,05 anlamlı kabul edilmiştir. Bulgular: Katılıımcıların diyabet prevalansı %4,9, hiperlipidemi prevelansı %1,9 iken birinci derece akrabalarda bu oranlar sırasıyla %49,6 ve %27,6'ya yükselmektedir. Aile öyküsü pozitifliği diyabet riskini 4,8 kat (OO=4,82; %95 GA: 2,14-10,86; p<0,001), hiperlipidemi riskini 3,6 kat (OO=3,59; p=0,015) artırmaktadır. Cinsiyete göre biyokimyasal parametreler incelendiğinde hemoglobin farklılığı büyük (Cohen d=1,70), HDL ve kreatinin farklılıkları orta etki büyüklüğü (d=0,62; d=0,79) sergilemiştir. Trigliserid-LDL pozitif korelasyonu (rs=0,42) ve TSH-sT4 negatif korelasyonu (rs=−0,38) bulunmuştur. Birleşik ailesel risk skorunun ROC performansı (AUC=0,79; Youden J=0,52; LR+=2,65; LR−=0,25) klinik kullanılabilirliği desteklemektedir. LDL'nin bağımsız belirleyicileri trigliserid (β=0,38) ve egzersiz durumudur (β=−0,14; toplam R²=0,213). Sonuç: Yozgat popülasyonunda yapılmış bu çalışmada bireysel kronik hastalık prevalansı ulusal ortalamaların altında olmakla birlikte ailesel metabolik risk belirgin düzeyde yüksektir. Birinci basamak sağlık hizmetleri, ailesel öyküyü merkeze alan erken tarama protokolleri ve bireyselleştirilmiş yaşam tarzı müdahale programlarıyla güçlendirilmelidir.