Social disparities explain differences in hypertension prevalence, detection and control in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hypertension is the principal risk factor for cardiovascular diseases. The global Prospective Urban Rural Epidemiology study showed that the levels of awareness, treatment and control of this condition are very low worldwide and show large regional variations related to a country's income index. The aim of the present analysis was to identify associations between sociodemographic, geographic, anthropometric, behavioral and clinical factors and the awareness, treatment and control of hypertension within Colombia - a high-middle income country which participated in the global Prospective Urban Rural Epidemiology study. METHODS AND RESULTS: The sample comprised 7485 individuals aged 35-70 years (mean age 50.8 years, 64% women). Mean SBP and DBP were 129.12 ± 21.23 and 80.39 ± 11.81 mmHg, respectively. The overall prevalence of hypertension was 37.5% and was substantially higher amongst participants with the lowest educational level, who had a 25% higher prevalence (<0.001). Hypertension awareness, treatment amongst those aware, and control amongst those treated were 51.9, 77.5 and 37.1%, respectively. The prevalence of hypertension was higher amongst those with a higher BMI (<0.001) or larger waist-hip ratio (<0.001). Being male, younger, a rural resident and having a low level of education was associated with significantly lower hypertension awareness, treatment and control. The use of combination therapy was very low (27.5%) and was significantly lower in rural areas and amongst those with a low income. CONCLUSION: Overall Colombia has a high prevalence of hypertension in combination with very low levels of awareness, treatment and control; however, we found large variations within the country that appear to be associated with sociodemographic disparities.
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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 | 0,000 | 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 ».