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Enregistrement W2140090869 · doi:10.3329/cardio.v7i2.22262

Prevention of Hypertension in Bangladesh: A Review

2015· review· en· W2140090869 sur OpenAlexaff
Tuhin Biswas, Sheikh Mohammed Shariful Islam, Anwar Islam

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Journal · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultidisciplinary approachContext (archaeology)Promotion (chess)Psychological interventionHealth promotionGovernment (linguistics)Public healthLife styleEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hypertension is a major public health problem in both the developed and developing countries and the leading cause of morbidity and mortality globally. The risk factors for hypertension, which can largely be prevented through simple health promotion and preventive measures, are mostly known. However, evidence on strategies for prevention of hypertension in Bangladesh is not available. The aim of this review study was to identify and discuss different approaches to prevent hypertension in Bangladesh. Methods: We performed a systematic search using electronic as well as manual methods for published and unpublished reports of prevention of hypertension. We then identified and discussed prevention strategies for hypertension suitable for Bangladesh context. Results: Several methods have shown to prevent hypertension. However, the challenge remains in implementing these methods in resource poor settings. Integrated action based on comprehensive policy and stepwise implementation should be adopted taking into consideration of local needs. Hypertension prevention should focus on awareness generation, health promotion and reduction of common risk factors using a combination of population based approach and targeted individual interventions. Conclusion: Consorted actions should be taken as a priority to prevent hypertension through intersectoral, multidisciplinary and multilevel approach by the Government and stakeholders for creating greater awareness and healthy life-style. DOI: http://dx.doi.org/10.3329/cardio.v7i2.22262 Cardiovasc. j. 2015; 7(2): 137-144

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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