The impact of changes in population blood pressure on hypertension prevalence and control in China
Notice bibliographique
Résumé
In China, there are approximately 250 million adults who have hypertension with low rates of awareness, treatment and control. Changes in lifestyles at a population level have the potential to enhance or deteriorate the prevention and control of hypertension. We used data from a regional hypertension survey to examine the impact of 2/1 mm Hg decreases or increases in population blood pressure on hypertension prevalence, and rates of unawareness of the hypertension diagnosis, treatment, and control. The primary analysis was based on the average blood pressure of respondents from three visits and a diagnostic threshold of 140/90 mm Hg for hypertension. Secondary analyses examined average blood pressure from the first survey visit and also a diagnostic threshold of 130/80 mm Hg for hypertension. The baseline hypertension prevalence was 33.4%, and rates of unawareness of the hypertension diagnosis, treatment, and control were 74.2%, 25.8%, and 9.7%, respectively. Decreases or increases in blood pressure by 10/5 mm Hg resulted in changes in hypertension prevalence (22.1% vs 53.4%) and rates of unawareness of the diagnosis (60.9% vs 83.8%), treatment (39.1% vs 16.2%), and control (21.2% vs 3.6%), respectively. Similar trends were seen in the secondary analyses. Population changes in lifestyle could have a very large impact on the prevalence and control of hypertension in China. The results support implementation of programs to improve population lifestyles while implementing health services policies to enhance the clinical management of hypertension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».