Prevalence, Awareness, Treatment, and Control of Hypertension Among Residents in Guangdong Province, China, 2004 to 2007
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As a result of the large variation in geographic, demographic, and socioeconomic characteristics in different regions of China, the prevalence and treatment of hypertension in different regions differ widely. However, little is known about the recent trends of hypertension in Guangdong Province in southern China. We assessed the trends in prevalence, awareness, treatment, and control of hypertension in Guangdong Province between 2004 and 2007. METHODS AND RESULTS: The Guangdong Provincial Chronic Disease Risk Factor Surveillance, modeled on the national Chronic Disease Risk Factor Surveillance, was conducted every 3 years beginning in 2004 with a representative sample of Guangdong Province residents ≥18 years of age. Data from the Guangdong Provincial Chronic Disease Risk Factor Surveillance I (2004; n=7633) and II (2007; n=6447) were used to describe the trends in the prevalence of hypertension among Guangdong Province adults. Hypertension outcomes were examined with interview and examination data. From 2004 to 2007, the age-standardized prevalence rate of hypertension in Guangdong Province residents increased from 12.2% to 15.4% (P<0.001), with the largest increases among rural women (from 9.3% to 19.1%; P<0.001). Among hypertensive people, there was no improvement in awareness and treatment between 2004 and 2007; the control rates decreased from 7.1% in 2004 to 4.5% in 2007 (P<0.01). CONCLUSIONS: One in 7 Guangdong Province adults is hypertensive, but only one quarter are aware of the condition. About 22% of hypertensive patients receive treatment, and few have their hypertension effectively controlled. Hypertension has become a major public health problem in southern China. Comprehensive public health measures need to be taken to decrease the incidence of hypertension and to prevent the progression of hypertension to cardiovascular disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».