Prevalence and incidence of diagnosed hypertension in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe prevalence of diagnosed hypertension in Canada is projected to increase despite the incidence rate decreasing. Previous work around the world has utilized survey data to provide estimates of prevalence and incidence. Administrative data is population-level, and may provide more reliable estimates of provincial prevalence and incidence than could be achieved using survey data. 
 Objectives and Approach
 
 To produce age and sex-specific prevalence and incidence estimates of diagnosed hypertension in Alberta from 2007 to 2015,
 To project estimates to the fiscal year of 2019/2020.
 
 Data from the Discharge Abstract Database, physician claims database, National Ambulatory Care Reporting System, and provincial health insurance registry will be linked using unique anonymous personal identifier and gender. A validated case definition of diagnosed hypertension for use in administrative datasets will be used to identify annual prevalent and incident cases from claims data. Obstetric cases will be excluded. The provincial health insurance registry will be used to estimate denominator values.
 ResultsResults of this analysis are not available for the time of abstract submission as the timeline for this analysis projects completion in April 2018.
 Conclusion/ImplicationsMaintained surveillance of diagnosed hypertension is important to inform health policy and spending decisions, to monitor efficacy of public health interventions, and to inform patient care. Furthermore, diagnosis guidelines have been updated since 2017. Providing estimates for the prevalence of diagnosed hypertension in Alberta five years into the future to compare to actual prevalence estimates may indicate whether changes in prevalence are due to actual changes in health status or to changes in diagnosis guidelines.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».