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Enregistrement W2786983854 · doi:10.7189/jogh.08.010420

Magnitude and pattern of hypertension in the Niger Delta: a systematic review and meta-analysis of community-based studies

2018· review· en· W2786983854 sur OpenAlexaff
Martinsixtus Ezejimofor, Olalekan A. Uthman, Yen‐Fu Chen, Benedeth C. Ezejimofor, Aloysius C. Ezeabasili, Saverio Stranges, Ngianga‐Bakwin Kandala

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesAlliance for Accelerating Excellence in Science in AfricaAfrican Academy of SciencesNew Partnership for Africa's DevelopmentNational Institute for Health and Care ResearchGovernment of the United KingdomDepartment of Health and Social CareWellcome Trust
Mots-clésMedicineMeta-analysisConfidence intervalDemographyPopulationMEDLINEEpidemiologyGuidelineEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnitude and pattern of hypertension in the Niger Delta: a systematic review and meta-analysis of community-based studies Background Emerging evidence found that health inequality in the Niger Delta region in Nigeria has continued to worsen due to epidemiological and environmental risks transitions.This study aims to provide an up-to-date review and the secular trends of hypertension prevalence in Niger Delta. MethodsWe systematically searched databases of MEDLINE, EM-BASE, African index Medicus and African Journal online from inception to December 30, 2016 for population-based studies providing prevalence estimates of hypertension in the Niger Delta.Eligible studies were included in a random-effect meta-analysis of prevalence and secular trend.The review was reported according to MOOSE guideline. ResultsOverall, 34 eligible studies comprising of data on 32715 participants with mean-age of 38.43 ± 2.0 years were identified and included in the meta-analysis.The pooled result showed that across study settings, the prevalence of hypertension in rural population tended to be higher than those in urban areas, 32.0% (95% confidence interval (CI) 25.13-39.28)vs 24.07%(95% CI 18.13-30.58),however, the difference did not reach a statistical significant level, (P < 0.183).The overall mean SBP was 130.15 (95% CI 126.85-133.45)mmHg, and the DBP was 80.72 (95% CI 78.45-82.95).The estimates also vary significantly in men compared to women; 30.26% (95% CI 23.76-37.17)vs 22.99% (17.60-28.86),P < 0.0001, and among those older than 65 years compared to those aged 45-64 years, and more than 2-fold compared to those between 15-44 years, P < 0.001.We also observed a continuous increase in prevalence of hypertension in the region (trend = 0.139, P = 0.0001), such that for every 10 years increase in participants' mean age, the prevalence of hypertension increases by 10.43% (95% CI 5.73-15.14),P < 0.001. ConclusionsThis study found evidence that hypertension is a major public health issue in the Niger Delta communities suggesting a positive relationship between socio-economic and lifestyle factors.Improved surveillance and care, as well as better management of the underlying risk factors, primarily undetected or uncontrolled high blood pressure, remains an important public health priority.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,020
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,098 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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