Obesity and the Prevalence and Management of Hypertension in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We evaluated the association of body weight with the prevalence of hypertension by age and sex, as well as the treatment and control rates in obese and nonobese hypertensives among adults in the province of Ontario, Canada. METHODS: Cross-sectional, population-based survey of 2,510 adults, 20-79 years of age representative of the Ontario population of 7,996,653. Height, weight, arm and waist circumference, and blood pressure (BP) were directly measured by a trained nurse. RESULTS: Prevalence of obesity (body mass index (BMI) > or =30) increased from 16% in the 20-39 years age-group to 33% in the 60-79 years age group, similarly in men and women. Prevalence of hypertension increased as BMI and age increased: in the older age group (60+) from 36% in the lean to 51% for the overweight, 59% in the obese stage I, and 68% in the obese stage II/III. Prevalence of self-reported diabetes followed a similar pattern. Presence of other risk factors (diabetes and dyslipidemia) was independently associated with higher hypertension rates. Treatment and control rates of hypertension varied by BMI and gender. Lean hypertensive males had the lowest control rates (42%) and the highest systolic BPs compared to overweight (79%) and obese (64%) males. This difference was not apparent in females. CONCLUSIONS: Obesity is associated with markedly higher prevalence of hypertension and diabetes with age. If obesity per se is indeed a contributing factor, public health strategies to reduce the obesity epidemic would also markedly reduce the burden of hypertension and diabetes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».