Dietary pattern and other lifestyle factors as potential contributors to hypertension prevalence in Arusha City, Tanzania: a population-based descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
High blood pressure is increasing worldwide, disproportionately so in developing countries. Inadequate health care systems and adoption of unhealthy lifestyles have been linked to this emergent pattern. To better understand this trend, it is imperative we measure prevalence of hypertension, and examine specific risk factors, at a local level. This study provides a cross-sectional view of urban residents of Arusha City to determine prevalence and associated risk factors. Blood pressure was measured using a digital sphygmomanometer. Interviews were conducted using the WHO STEPwise survey questionnaire to assess lifestyle factors. Dietary intake information was collected by a standardized Food Frequency Questionnaire (FFQ). Descriptive statistics were used to analyze demographic characteristics. Means and standard deviations were calculated for continuous variables and percentages for categorical variables. Pearson’s Chi Square (χ 2) tests were used to determine significant risk factors for hypertension, and multivariate log binomial regression was used to reveal potential predictors of hypertension. Dietary patterns were analyzed by principal component analysis. Approximately 45% of the study population was found to be hypertensive. The mean arterial blood pressure (MABP) of the sample was 102.3 mmHg (SD = 18.3). Mean systolic and diastolic blood pressure were 136.3 (SD = 30.5) and 85.3 (SD = 16.1) mmHg, respectively. Through multivariate analysis, age and body mass index were found to be independently, positively, associated with hypertension. Adherence to ‘healthy’ dietary pattern was negatively independently associated with hypertension. With nearly half of participants being hypertensive, this study suggests that hypertension is a significant health risk in Arusha, Tanzania. Obesity, healthy diet, and age were found to be positively associated with hypertension risk. This study did not establish any significant association between increased blood pressure and Western-dietary pattern, cigarette smoking, alcohol intake, and physical activities.
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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 | 0,000 | 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 ».