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Enregistrement W2766732306 · doi:10.1093/eurpub/ckx187.209

Which characteristics of frontline health systems affect the control of hypertension?

2017· article· en· W2766732306 sur OpenAlexaff
Benjamin Palafox, Dina Balabanova, Jeffrey V. Lazarus, Salim Yusuf, Martin McKee

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Control (management)Environmental healthMedicinePsychologyComputer scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Health systems in countries at all levels of development are being challenged by the growing burden of cardiovascular diseases (CVD). If health systems are to respond effectively, the barriers faced by those seeking care must be understood and overcome. This study estimated the effects of service-level barriers to the control of hypertension, a leading CVD risk factor. Methods Survey data are from hypertensive individuals in 17 countries who were already aware of their condition. The outcome is hypertension control, and the six service-level determinants include the availability in the community of at least one 1) public primary care facility, 2) private primary care facility, 3) public hospital, or 4) private hospital; 5) the number of blood pressure-lowering drug categories available at a community pharmacy; and 6) the price for a monthly supply of the cheapest blood pressure-lowering drug available. Observations were aggregated by country level of economic development (i.e. low-, lower middle-, upper middle- and high-income, respectively LIC, LMIC, UMIC, HIC). For each determinant, we estimated odds ratios (OR) using multi-level logit models adjusted for a range of controls. Results Availability of a public primary care facility or a private hospital did not affect the likelihood of controlling hypertension. However, availability of a private primary care facility did increase the likelihood of controlling hypertension in LICs only; and the availability of a public hospital was associated with increased likelihood of hypertension control in HICs only. Similarly, greater availability of blood pressure medicines increased the odds of control in LMICs only; while higher prices reduced the odds of control in LICs. Conclusions Access to private care and affordable medication was important for hypertension control in low-income countries. This may reflect weaknesses in the public system, pluralistic systems, and more convenient access to private providers. Key messages: Access to private care and affordable medication was important for hypertension control in low-income countries. This study demonstrates the gains that can be achieved by addressing barriers to hypertension care - and chronic disease control more generally - in low- and middle-income countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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