Under- treatment and under diagnosis of hypertension: a serious problem in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension, notably untreated or uncontrolled, is a major risk factor for cardiovascular diseases (CVD) morbidity and mortality. In countries in transition, little is known about the epidemiology of hypertension, and its biochemical correlates. This study was carried out in Al Ain, United Arab Emirates, to characterize self-reported (SR) normotensives and hypertensives in terms of actual hypertension status, demographic variables, CVD risk factors, treatment, and sequalae. METHODS: A sample, stratified by SR hypertensive status, of 349 SR hypertensives (Mean age +/- SD; 50.8 +/- 9.2 yrs; Male: 226) and 640 SR normotensives (42.9 +/- 9.3 yrs, Male: 444) among nationals and expatriates was used. Hypertensives and normotensive subjects were recruited from various outpatient clinics and government organizations in Al-Ain city, United Arab Emirates (UAE) respectively. Anthropometric and demographic variables were measured by conventional methods. RESULTS: Both under-diagnosis of hypertension (33%) and under-treatment (76%) were common. Characteristics of undiagnosed hypertensives were intermediate between normotensives and SR hypertensives. Under-diagnosis of hypertension was more common among foreigners than among nationals. Risk factors for CVD were more prevalent among SR hypertensives. Obesity, lack of exercise and smoking were found as major risk factors for CVD among hypertensives in this population. CONCLUSION: Hypertension, even severe, is commonly under-diagnosed and under-treated in the UAE. Preventive strategies, better diagnosis and proper treatment compliance should be emphasized to reduce incidence of CVD in this population.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».