A Cross-sectional Survey of Hypertension Diagnosis and Treatment Practices Among Physicians in Yaroslavl Region, Russia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In Russia, cardiovascular (CV) mortality is the leading cause of death. With the prevalence of hypertension in adults reaching 40%, hypertension is a key priority for health authorities to improve its prevention, diagnosis, and treatment. This requires an evaluation of current clinical practices in order to develop specific improvement initiatives. METHODS: This cross-sectional survey was conducted in 39 outpatient institutions of Yaroslavl region from April to May 2011. A total of 180 physicians (154 general practitioners [GPs]; 26 cardiologists) completed diaries on 10 consecutive patients whose visits were related to hypertension. This survey was approved by the Department of Health and Pharmacy of Yaroslavl region. RESULTS: A total of 1,794 diaries (1,525 from GPs; 269 from cardiologists) were analyzed. The majority of patients were women (60%), mean age was 60 years, and most (97%) were on antihypertensive therapy. Mean blood pressure (BP) was 151/90 mmHg and goal BP (<140/90 mmHg) was achieved in 17% of patients. The distribution of patients' systolic BP (SBP) was: 20% controlled (<140 mmHg), 44% SBP 140-159 mmHg, 26% SBP 160-179 mmHg, and 10% SBP≥180 mmHg. The most common CV risk factors included left ventricular hypertrophy (72% of patients), abdominal obesity (54%), dyslipidemia (48%), family history of early CV events (33%), smoking (24%), and type 2 diabetes (21%). Heart diseases and cerebrovascular diseases were reported in 48% and 15% of patients, respectively, and regular alcohol consumption was mentioned by 37%. CONCLUSION: The majority of patients with hypertension had additional CV risk factors and associated clinical conditions. Blood pressure control rates in Yaroslavl region are similar to those for Russia as a whole, but much lower than countries that have successfully implemented comprehensive hypertension intervention programs, such as Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».