Regional Patterns and Association Between Obesity and Hypertension in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension and obesity are the most important modifiable risk factors for cardiovascular diseases, but their association is not well characterized in Africa. We investigated regional patterns and association of obesity with hypertension among 30 044 continental Africans. We harmonized data on hypertension (defined as previous diagnosis/use of antihypertensive drugs or blood pressure [BP]≥140/90 mmHg/BP≥130/80 mmHg) and obesity from 30 044 individuals in the Cardiovascular H3Africa Innovation Resource across 13 African countries. We analyzed data from population-based controls and the Entire Harmonized Dataset. Age-adjusted and crude proportions of hypertension were compared regionally, across sex, and between hypertension definitions. Logit generalized estimating equation was used to determine the independent association of obesity with hypertension ( P value <5%). Participants were 56% women; with mean age 48.5±12.0 years. Crude proportions of hypertension (at BP≥140/90 mmHg) were 47.9% (95% CI, 47.4–48.5) for Entire Harmonized Dataset and 42.0% (41.1–42.7) for population-based controls and were significantly higher for the 130/80 mm Hg threshold at 59.3% (58.7–59.9) in population-based controls. The age-adjusted proportion of hypertension at BP≥140/90 mmHg was the highest among men (33.8% [32.1–35.6]), in western Africa (34.7% [33.3–36.2]), and in obese individuals (43.6%; 40.3–47.2). Obesity was independently associated with hypertension in population-based controls (adjusted odds ratio, 2.5 [2.3–2.7]) and odds of hypertension in obesity increased with increasing age from 2.0 (1.7–2.3) in younger age to 8.8 (7.4–10.3) in older age. Hypertension is common across multiple countries in Africa with 11.9% to 51.7% having BP≥140/90 mmHg and 39.5% to 69.4% with BP≥130/80 mmHg. Obese Africans were more than twice as likely to be hypertensive and the odds increased with increasing age.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».