Cardiovascular risk factors and electrocardiographic pattern in two rural communities of Osun State in South West Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urbanization and westernization now predispose rural dwellers to many of the modifiable risk factors for cardiovascular disease (CVD). OBJECTIVES: We assessed the prevalence of CVD risk factors and electrocardiographic (ECG) pattern in 2 rural communities of Osun State, South West Nigeria. METHODS: Descriptive cross-sectional study was carried out in March 2011 in two agrarian communities as part of the activities commemorating the World Kidney Day and World Glaucoma day. A total of 259 consenting adults (age ≥ 18 years) participated in the study. Pre-tested, standardized, structured questionnaire was used to collect data on socio-demographic characteristics and cardiovascular risk factors. Only 64 participants had ECG done on them. Data were analyzed using the SPSS 17 software. Approval was obtained from the institution’s ethical research committee. RESULTS: Hypertension was present in 23.9%, 7.3% had diabetes mellitus. Left ventricular hypertrophy was present in 12.5% and 23.4% had prolonged QTc. Obesity was present in 11.5%; 17.8%, 13.5% and 38.2% had high total cholesterol, LDL and TG levels respectively, while 49.8% had low HDL values. Multiple risk factors were present in 28.2% of the total respondents. Predictors of obesity include female gender, high total cholesterol level and low HDL levels. Predictors of hypertension include age >45 years, being obese, having high total cholesterol and low HDL levels. DISCUSSION: The preponderance of multiple cardiovascular risk factors found in this study compounds the possible epidemic of CVD and its sequelae. Prolonged QTc calls for caution in administration of contraindicated drugs. CONCLUSION: CVD risk factors are present in rural areas of Nigeria hence the need for primordial and primary prevention efforts.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».