Risk factors for hypertension in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension (or high blood pressure) affects almost one in four adults in Canada. Quantifying risk factors associated with hypertension may help to inform prevention efforts. DATA AND METHODS: Data from the first four cycles of the Canadian Health Measures Survey (including 13,407 respondents) were used to identify hypertension status by systolic and diastolic blood pressure levels and the use of antihypertensive medications. Logistic regression analysis was employed to estimate the association between six cardiovascular risk factors (individually and as a composite score) and hypertension. RESULTS: Engaging in less than 150 minutes per week of moderate-to-vigorous physical activity, eating fruits and vegetables fewer than five times per day, being overweight or obese, having diabetes, and having chronic kidney disease were all independently associated with an increased risk of hypertension. When these factors were combined into a risk score, there was a linear increase in the predicted risk of hypertension with each additional risk factor. The predicted prevalence of hypertension for those with all six risk factors was 55% in women and 44% in men aged 20 to 39 years, and 80% in women and 76% in men aged 70 to 79 years. Being overweight or obese, consuming fruits and vegetables less often, being inactive, and having diabetes contributed to the largest attributable fractions for hypertension in the Canadian population. DISCUSSION: Physical activity, diet, body mass index, the presence of diabetes, and the presence of chronic kidney disease were strong risk factors for hypertension. Many of these risk factors are modifiable and highlight targets for future prevention strategies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».