Hypertension among Rural Population in Four States: Sudan 2012
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension is emerging as an alarming public-health problem causes organ damage. OBJECTIVES: To identify prevalence of hypertension and predictor factors among rural population in four states in Sudan. METHODS: A community based cross-sectional study was conducted in sixteen rural areas in Sudan during April 2012. A total of 3020 adult were interviewed using structured questionnaire and blood pressure was measured before and after the interview. Hypertension was taken as ≥140 mmHg and ≥90 mmHg for systole and diastole respectively. ANALYSIS: Descriptive statistic was presented; Sex and mean of systolic and diastolic blood pressure were tested using ANOVA for individuals on antihypertensive medication. Predictor factors to hypertension were tested by logistic regression. RESULTS: Prevalence of hypertension among rural population was 15.8%. Overall means of systolic and diastolic blood pressure were 128.6 ± 17.7 and 81.5 ± 11.6 respectively while the means among hypertensive individuals was 154.74 ±14.4 and 97.98±8.4 respectively Known hypertensive individuals were 20.1%; out of whom 71.7% were hypertensive and 22.4% have Target Organ Damage. Those on anti-hypertensive medications were 76.4% and normotensive were 55.1%. Individuals having both diabetes and hypertension were 3.3% and 80.2% were hypertensive. Log regression model showed age, smoking, diabetes and family hypertension were predictors of hypertension by 3.6%, 34.9%, 49.7% and 56.8% respectively (P-value < 0.05). CONCLUSION: Prevalence of hypertension among rural Sudan was 15.8%. Family history was the strongest predictor of hypertension.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».