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Enregistrement W2154467145 · doi:10.1001/jama.2013.184182

Prevalence, Awareness, Treatment, and Control of Hypertension in Rural and Urban Communities in High-, Middle-, and Low-Income Countries

2013· article· en· W2154467145 sur OpenAlexafffund
Clara K Chow

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchUniversiti Kebangsaan MalaysiaVetenskapsrådetUniversiti Teknologi MARANational Research FoundationSvenska Forskningsrådet FormasNorth-West UniversityFaculty of Community and Health Sciences, University of the Western CapeAstraZenecaSouth Africa Netherlands research Programme on Alternatives in DevelopmentSerbian Academy of Sciences and ArtsUniwersytet Medyczny im. Piastów Slaskich we WroclawiuSanofiForskningsrådet för Arbetsliv och Socialvetenskap
Mots-clésMedicineBlood pressureEpidemiologyLow incomePediatricsInternal medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Hypertension is the most important preventable cause of morbidity and mortality globally, yet there are relatively few data collected using standardized methods. OBJECTIVE: To examine hypertension prevalence, awareness, treatment, and control in participants at baseline in the Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE) study. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: A cross-sectional study of 153,996 adults (complete data for this analysis on 142,042) aged 35 to 70 years, recruited between January 2003 and December 2009. Participants were from 628 communities in 3 high-income countries (HIC), 10 upper-middle-income and low-middle-income countries (UMIC and LMIC), and 4 low-income countries (LIC). MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Hypertension was defined as individuals with self-reported treated hypertension or with an average of 2 blood pressure measurements of at least 140/90 mm Hg using an automated digital device. Awareness was based on self-reports, treatment was based on the regular use of blood pressure-lowering medications, and control was defined as individuals with blood pressure lower than 140/90 mm Hg. RESULTS: Among the 142,042 participants, 57,840 (40.8%; 95% CI, 40.5%-41.0%) had hypertension and 26,877 (46.5%; 95% CI, 46.1%-46.9%) were aware of the diagnosis. Of those who were aware of the diagnosis, the majority (23,510 [87.5%; 95% CI, 87.1%-87.9%] of those who were aware) were receiving pharmacological treatments, but only a minority of those receiving treatment were controlled (7634 [32.5%; 95% CI, 31.9%-33.1%]). Overall, 30.8%, 95% CI, 30.2%-31.4% of treated patients were taking 2 or more types of blood pressure-lowering medications. The percentages aware (49.0% [95% CI, 47.8%-50.3%] in HICs, 52.5% [95% CI, 51.8%-53.2%] in UMICs, 43.6% [95% CI, 42.9%-44.2%] in LMICs, and 40.8% [95% CI, 39.9%-41.8%] in LICs) and treated (46.7% [95% CI, 45.5%-47.9%] in HICs, 48.3%, [95% CI, 47.6%-49.1%] in UMICs, 36.9%, [95% CI, 36.3%-37.6%] in LMICs, and 31.7% [95% CI, 30.8%-32.6%] in LICs) were lower in LICs compared with all other countries for awareness (P <.001) and treatment (P <.001). Awareness, treatment, and control of hypertension were higher in urban communities compared with rural ones in LICs (urban vs rural, P <.001) and LMICs (urban vs rural, P <.001), but similar for other countries. Low education was associated with lower rates of awareness, treatment, and control in LICs, but not in other countries. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Among a multinational study population, 46.5% of participants with hypertension were aware of the diagnosis, with blood pressure control among 32.5% of those being treated. These findings suggest substantial room for improvement in hypertension diagnosis and treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2 025
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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