Prevalence, awareness, treatment and control of hypertension and their determinants: results from a national survey in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension is the most important risk factor for cardiovascular diseases and the leading cause of death worldwide. Despite growing evidence that the prevalence of hypertension is rising in sub-Saharan Africa, national data on hypertension that can guide programming are missing for many countries. In this study, we estimated the prevalence of hypertension, awareness, treatment, and control. We further examined the factors associated with hypertension and awareness. METHOD: We used data from the 2015 Kenya STEPs survey, a national cross-sectional household survey targeting randomly selected people aged 18-69 years. Demographic and behavioral characteristics as well as physical measurements were collected using the World Health Organization's STEPs Survey methodology. Descriptive statistics were used to estimate the prevalence, awareness, treatment and control of hypertension. Multiple logistic regression models were used to identify the determinants of hypertension and awareness. RESULTS: The study surveyed 4485 participants. The overall age-standardized prevalence for hypertension was 24.5% (95% confidence interval (CI) 22.6% to 26.6%). Among individuals with hypertension, only 15.6% (95% CI 12.4% to 18.9%) were aware of their elevated blood pressure. Among those aware only 26.9%; (95% CI 17.1% to 36.4%) were on treatment and 51.7%; (95% CI 33.5% to 69.9%) among those on treatment had achieved blood pressure control. Factors associated with hypertension were older age (p < 0.001), higher body mass index (BMI) (p < 0.001) and harmful use of alcohol (p < 0.001). Similarly, factors associated with awareness were older age (p = 0.013) and being male (p < 0.001). CONCLUSION: This study provides the first nationally-representative estimates for hypertension in Kenya. Prevalence among adults is high, with unacceptably low levels of awareness, treatment and control. The results also reveal that men are less aware of their hypertension status hence special attention should focus on this group.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».