Low levels of awareness, treatment, and control of hypertension in Andean communities of Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
The major burden of hypertension (HTN) occurs in low-middle-income countries (LMIC) and it is the main modifiable risk factor for cardiovascular diseases (CVD). Few population studies on HTN prevalence have been carried out in Ecuador where there is limited information regarding its prevalence, awareness, treatment, and control. Thus, the aim of the present study was to determine the prevalence, awareness, treatment, and control of HTN and its association with socio-economic, nutritional, and lifestyle habits in urban and rural Andean communities of Pichincha province in Ecuador. The authors studied 2020 individuals aged 35-70 years (mean age 50.8 years, 72% women), included in the Ecuadorian cohort of the Prospective Urban and Rural Epidemiology (PURE) study, from February to December 2018. The hypertension prevalence (>140/90 mmHg) was 27% and was greater in urban than in rural communities, more common in men, in individuals older than 50 years of age, in people with low monthly income and low level of education. Higher prevalence was also observed in subjects with obesity, and among former smokers and those who consumed alcohol. Only 49% of those with HTN were aware of their condition, 40% were using antihypertensive medications, and 19% had their blood pressure under control (<140/90 mmHg). These results showed low levels of awareness, treatment, and control of HTN in the Andean region of Ecuador, suggesting the urgent necessity of implementing programs to improve the diagnosis and management of HTN.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».