Impact of the 2017 American College of Cardiology/American Heart Association Hypertension Guideline on the prevalence of hypertension in young Saudi women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diagnostic criteria for hypertension have recently been redefined by the American College of Cardiology/ American Heart Association (ACC/AHA). Data on the new prevalence of hypertension in different countries are emerging, but none, to date, from Saudi Arabia. AIMS: This study aimed to determine the impact of the 2017 ACC/AHA hypertension guideline on the prevalence and determinants of hypertension in young Saudi women. METHODS: 518 female college students, 17-29 years of age were prospectively enrolled in a survey during the period from January 1, 2016, to April 15, 2016 at Princess Nourah University. The participants completed a previously validated questionnaire, that assessed their risk factors for hypertension, and their blood pressure, weight and height were measured. RESULTS: Application of the 2017 ACC/AHA diagnostic criteria resulted in approximately 7-fold increase in the prevalence of hypertension, from 4.1% to 27.1% (P < 0.001). At a cut-off value of ≥140/90, hypertension was significantly associated with increased age, increased body mass index (BMI), increased heart rate, history of chronic illnesses, prior diagnosis with diabetes mellitus and family history of hypertension. Whereas, with the ≥130/80 cut-off value, only increased BMI and heart rate were significant predictors (P < 0.001). CONCLUSION: The prevalence of hypertension markedly increased among young adult Saudi women with the 2017 ACC/AHA classification for hypertension, and the main predictors were increased BMI and heart rate. Further studies on the new prevalence and predictors of hypertension in the Saudi population are warranted. This information is important for healthcare authorities to plan cost effective screening, prevention and control programmes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».