The cascade of care in managing hypertension in the Arab world: a systematic assessment of the evidence on awareness, treatment and control
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension is a leading risk factor for mortality and morbidity globally and in the Arab world. We summarize the evidence on awareness, treatment, and control of hypertension, to assess the extent of gaps in the hypertension continuum of care. We also assess the influence of gender and other social determinants at each level of the cascade of care. METHODS: We searched MEDLINE and SSCI databases for studies published between 2000 and 2017, reporting the rates of awareness, treatment or control of hypertension and/or their determinants in the Arab region. We included sources on both general populations and on clinical populations. The review process was based on the PRISMA guidelines. We present rates on the three stages of the care cascade corresponding to (1) awareness (2) treatment and (3) control of blood pressure, and estimated the losses that occur when moving from one stage to another. We also take stock of the evidence on social determinants and assess the statistical significance of gender differences in awareness, treatment and control. RESULTS: Data from 73 articles were included. Substantial proportions of hypertensives were lost at each step of the hypertension care continuum, with more missed opportunities for care resulting from lack of awareness of hypertension and from uncontrolled blood pressure. More than 40% and 19% of all hypertensive individuals were found to be unaware and to have uncontrolled blood pressure, respectively, but among individuals diagnosed with hypertension, less than 21% were untreated. Awareness rates were higher among women than men but this advantage was not consistently translated into better blood pressure control rates among women. CONCLUSIONS: This analysis of the cascade of care indicates that barriers to proper diagnosis and adequate control are greater than barriers to delivery of treatment, and discusses potential factors that may contribute to the gaps in delivery.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».