Multimorbidity, control and treatment of non- communicable diseases among primary healthcare attenders in the Western Cape, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: South Africa (SA) is facing a heavy burden of non-communicable diseases (NCDs). Few studies address multimorbidity, control and treatment of NCDs in patients attending primary healthcare (PHC) clinics. OBJECTIVES: To describe multimorbidity, related risk factors, disease severity and treatment status of patients with four important NCDs attending public sector PHC clinics in two districts in SA. METHODS: A cross-sectional sample of patients completed baseline data collection for a randomised controlled trial of a health systems intervention. The study population comprised adults attending PHC clinics in the Eden and Overberg districts of the Western Cape in 2011. Four subgroups of patients were identified: hypertension, diabetes, chronic respiratory disease and depression. A total of 4 393 participants enrolled from 38 clinics completed a baseline structured questionnaire and had measurements taken. Prescription data were recorded. RESULTS: Of participants with hypertension, diabetes, respiratory disease and depression, 80%, 92%, 88% and 80%, respectively, had at least one of the other three conditions. There were low levels of control and treatment: 59% of participants with hypertension had a blood pressure ≥140/90 mmHg, the mean haemoglobin A1c (HbA1c) value in participants with diabetes was 9%, 12% of participants in the depression group were prescribed an antidepressant at a therapeutic dose, and 48% of respiratory participants were prescribed a b2-agonist and 34% an inhaled corticosteroid. CONCLUSION: Considerable multimorbidity and unmet treatment needs exist among patients with NCDs attending public sector PHC clinics. Improved strategies are required for diagnosing and managing NCDs in this sector.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».