Undiagnosed Isolated Systolic and Diastolic Hypertension Subtypes and Their Correlates in Bangladesh: A Nationwide Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study was performed to identify the distribution of undiagnosed isolated hypertension subtypes and their correlates amongst adults aged 35 years and older in Bangladesh using data from the Bangladesh Demography and Health Survey 2011. METHODS: Out of a total of 17,964 selected households, 7,880 were included in the final analysis for this study. Systolic and diastolic blood pressure (BP) were measured 3× at 10-minute intervals. Hypertension subtypes were defined for individuals not under antihypertensive treatment as systolic-diastolic hypertension (SDH): systolic BP (SBP) ≥ 140 mm Hg and diastolic BP (DBP) ≥ 90 mm Hg; isolated diastolic hypertension (IDH): SBP < 140 mm Hg and DBP ≥ 90 mm Hg, and isolated systolic hypertension (ISH): SBP ≥140 mm Hg and DBP < 90 mm Hg. RESULTS: The predominant hypertension subtypes were SDH and IDH [5.2%; 95% confidence interval (CI): 4.7-5.1] followed by ISH (3.8%; 95% CI: 3.4-4.2). Multiple logistic regression showed that age and gender were significant predictors of ISH. SDH was associated with females [odds ratio (OR): 1.8; 95% CI: 1.3-2.6], the older age group (OR-7.4; 95% CI: 4.3-12.7), and overweight or obese individuals (OR: 1.6; 95% CI: 1.1-2.4). Non-manual work (OR: 1.5; 95% CI: 1.0-2.0]) and being overweight or obese (OR: 1.9; 95% CI: 1.4-2.8) were factors associated with IDH. CONCLUSION: ISH, IDH and SDH represent salient subtypes of hypertension in Bangladesh. To identify preventive intervention for averting adverse cardiovascular events, further research is needed.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».