Additive association of knowledge and awareness on control of hypertension: a cross-sectional survey in rural India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether there is an interaction between knowledge about hypertension and awareness of hypertension on the treatment and control of hypertension in three regions of South India at different stages of epidemiological transition (see Video, Supplemental Digital Content 1, http://links.lww.com/HJH/B426). METHODS: Using a cross-sectional design, we randomly selected villages within each of rural Trivandrum, West Godavari, and Chittoor. Sampling was stratified by age group and sex. We measured blood pressure and administered a questionnaire to determine knowledge and awareness of hypertension. Logistic regression was used to assess associations of awareness and knowledge about hypertension with its treatment and control in participants with hypertension, while examining for statistical interaction. RESULTS: Among a total of 11 657 participants (50% male; median age 45 years), 3455 had hypertension. In analyses adjusted for age and sex, both knowledge score [adjusted odds ratio (aOR) 1.14 [95% confidence interval (CI) 1.12--1.17)] and awareness [aOR 104 (95% CI 82--134)] were associated with treatment for hypertension. Similarly, both knowledge score [aOR 1.10; 95% CI (1.08--1.12)] and awareness [aOR 13.4; 95% CI (10.7--16.7)], were positively associated with control of blood pressure in those with hypertension, independent of age and sex. There was an interaction between knowledge and awareness on both treatment and control of hypertension (P of attributable proportion <0.001 for each). CONCLUSION: Health education to improve knowledge about hypertension and screening programs to improve awareness of hypertension may act in an additive fashion to improve management of hypertension in rural Indian populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».