Prevalence and incidence of hypertension in a population cohort of people aged 65 years or older in Spain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence and incidence of hypertension in a Spanish cohort of people aged at least 65 years with 13 years' follow-up. This is the first study to provide age-adjusted and sex-adjusted incidence rates of hypertension in a Mediterranean-based population aged 65 years or older. METHODS: Population-based longitudinal study set in the city of Leganes, Spain. The cross-sectional prevalence of hypertension was estimated using data available for the 1993, 1995, 1999, and 2006 cohorts. The incidence density (incident cases of hypertension/person-years) was calculated for 522 individuals without hypertension at baseline. Individuals were classified as hypertensive if they were taking physician-prescribed medication for hypertension or if their blood pressure was equal to or greater than 140/90 mmHg. RESULTS: Hypertension prevalence increased progressively with time, from 53.5% in 1993 to 86.2% in 2006. In all four waves, women had a higher prevalence of hypertension than men (P < 0.05). The total incidence density of hypertension was 7.6 [95% confidence interval (CI) 6.6-8.7] cases per 100 person-years of follow-up: 9.0 (95% CI 7.2-11.2) in women and 6.9 (95% CI 5.8-8.3) in men. In all age groups, the incidence density was nonsignificantly higher in women than in men (P > 0.05). CONCLUSION: Both the incidence and prevalence of hypertension in this population of people aged at least 65 years were high, and the prevalence increased dramatically over time, especially among women.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».