[Association between waist circumference and the prevalence/control of hypertension by gender and different body mass index classification in an urban elderly population].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the present study was to evaluate the association between waist circumference and the prevalence/control of hypertension in an urban elderly population. METHODS: From September 2009 to June 2010, a population-based cross-sectional study was conducted in Wanshoulu area of Beijing, China. RESULTS: A total of 2 035 elderly (828 male, 1 207 females) participants aged ≥60 years from a community were included in this study for data analysis. We found that the increased waist circumference could significantly increase the risk of prevalence and poor control of hypertension, with the adjusted odds ratios (95% CI) as 1.04 (1.01-1.08) and 0.96 (0.92-1.00) , respectively. Among those identified pure central obesity females (64.7%) , the prevalence of hypertension was significantly higher than those females with normal body mass index (BMI) or with normal waist circumference (52.2%). The adjusted odds ratio (95%CI) between the above said groups appeared as 1.58 (1.07-2.32). The control rate of hypertension among females (32.9%) with pure central obesity, was lower than that of the females with normal BMI and waist circumference (43.5%) , with an adjusted odds ratio (95%CI) as 0.62 (0.37-1.04, P=0.071). CONCLUSION: There appeared significant association between people with pure central obesity and the increased risk of prevalence or with poor control of hypertension. More attention should be paid to both the prevalence and control of hypertension programs among females with pure central obesity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».