Prevalence of Hypertension among Patients Attending Mobile Medical Clinics in the Philippines after Typhoon Haiyan
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: On November 8, 2013, Super Typhoon Haiyan struck the Philippines, causing a humanitarian emergency. According to the World Health Organization, non-communicable diseases (NCDs), also known as chronic diseases, are the leading cause of death and disability around the world. NCDs kill 38 million people each year. Sixteen million NCD deaths occur before the age of 70; 82% of which occurred in low- and middle-income countries. NCDs are further exacerbated during a crisis, and addressing them should be a concern of any medical disaster response. METHODS: We conducted a retrospective observational study to determine the prevalence of hypertension among patients seeking medical care at mobile medical clinics after Typhoon Haiyan in the Philippines. RESULTS: A total of 3,730 adults were evaluated at the mobile medical clinics. Analysis of the medical records revealed that the overall prevalence of hypertension among adult patients was 47%. Approximately 24% of adult females and 27% of adult males were classified with stage 2 Hypertension. CONCLUSIONS: Evidence-based guidelines on the management of hypertension and other NCDs (diabetes mellitus, cardiovascular disease, chronic lung disease and mental health) during humanitarian emergencies are limited. Clinical care of victims of humanitarian emergencies suffering with NCDs should be a critical part of disaster relief and recovery efforts. We therefore recommend the development of best practices and evidence based management guidelines of hypertension and other NCDs in post-disaster settings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».