Blood pressure and burden of hypertension in Cameroon, a microcosm of Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate national and geography-based variations in blood pressure and burden of hypertension in Cameroon, generally called 'miniature Africa'. METHODS: PubMed, Medline, EMBASE, CINHAL, Web of Science, Popline, Scopus and BDSP were searched through November 2018, for hypertension studies among Cameroonians aged at least 18 years. Hypertension was measured as SBP at least 140 mmHg or DBP at least 90 mmHg. Random-effects meta-analysis was used. RESULTS: Twenty studies involving 46 491 participants met inclusion criteria. Overall hypertension prevalence was 30.9% [95% confidence interval (CI) 27.0-34.8]: 29.6% (24.1-35.1) and 32.1% (27.2-37.1) in 1994-2010 and 2011-2018, respectively. Of hypertensive participants, only 24.4% (18.9-30.0) - 31.6% (21.0-42.3) and 20.8% (14.0-27.7) in 1994-2010 and 2011-2018, respectively - were aware of their status, 15.1% (10.6-19.6) were taking antihypertensive medications and 8.8% (5.7-11.9) - 10.4% (7.5-13.3) and 8.3% (4.4-12.3) in 1994-2010 and 2011-2018, respectively - were controlled. Hypertension prevalence varied by sex: 34.3% (30.0-38.6) for men and 31.3% (26.5-36.1) for women; ethnicity: from 3.3% (0.4-6.2) among Pygmies to 56.6% (49.4-63.8) among Bamileke; urbanity: 25.4% (17.1-33.7) for rural and 31.4% (27.3-35.5) for urban dwellers; agroecological zone: from 35.1% (28.9-41.3) in Tropical highlands to 28% (20.1-35.9) in Guinea-Savannah; and subnational region: from 36.3% (27.8-44.9) in the West to 17.1% (9.9-44.2) in the South. CONCLUSION: Cameroon's hypertension prevalence is high and increasing whereas awareness, treatment and control are low and declining. Emerging patterns call urgently for effective campaigns to raise hypertension awareness alongside strategies for hypertension prevention and BP control.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».