Hypertension in seven Latin American cities: the Cardiovascular Risk Factor Multiple Evaluation in Latin America (CARMELA) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little information is available regarding hypertension, treatment, and control in urban population of Latin America. OBJECTIVE: We aimed to compare blood pressure (BP) distribution, hypertension prevalence, treatment, and control in seven Latin American cities following standard methodology. METHODS: The Cardiovascular Risk Factor Multiple Evaluation in Latin America (CARMELA) study was a cross-sectional, epidemiologic study assessing cardiovascular risk factors using stratified multistage sampling of adult populations (aged 25-64 years) in seven cities: Barquisimeto (Venezuela; n = 1848); Bogotá (n = 1553); Buenos Aires (n = 1482); Lima (n = 1652); Mexico City (n = 1720); Quito (n = 1638); and Santiago (n = 1655). The prevalence of hypertension and high normal BP were determined based on 2007 European Society of Hypertension and European Society of Cardiology definitions. RESULTS: BP increased with age in men and women; pulse pressure increased mainly in the upper age group. The hypertension prevalence ranged from 9% in Quito to 29% in Buenos Aires. One-quarter to one-half of the hypertension cases were previously undiagnosed (24% in Mexico City to 47% in Lima); uncontrolled hypertension ranged from 12% (Lima) to 41% (Mexico City). High normal BP was also evident in a substantial number of each city participants (approximately 5-15%). Majority of population has other cardiovascular risk factors despite hypertension; only 9.19% of participants have no risk factors apart from hypertension. CONCLUSION: From 13.4 to 44.2% of the populations of seven major Latin American cities were hypertensive or had high normal BP values. Most hypertensive patients have additional risk factors. Public health programs need to target prevention, detection, treatment, and control of total cardiovascular risk in Latin America.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».