Prevalence and Correlates of Hypertension Unawareness among Lebanese Adults: The Need to Target Those “Left Behind”
Notice bibliographique
Résumé
Introduction . Hypertension unawareness is context‐specific, and our understanding of factors associated with it has implications on primary healthcare practices locally and contributes to achieving cardiovascular disease (CVD) targets, globally. In this study, we examine the prevalence and correlates of hypertension unawareness among adult Lebanese population. Methods . The study sample included a nationally representative sample of 2214 adults ≥25 years of age from the Noncommunicable Disease (NCD) Risk Factor WHO‐STEPS cross‐sectional survey conducted in Lebanon. In the first step, hypertension was assessed based on reported morbidity using face‐to‐face interviews, and in the second step, based on blood pressure (BP) measurement. We defined hypertension prevalence as systolic/diastolic blood pressure ≥140/90 mmHg and/or ongoing treatment for hypertension. Hypertension unawareness was described as lack of prior knowledge of hypertensive status. Those responding negatively to the face‐to‐face interview question “whether they had ever been told by a health worker that they have hypertension” were labelled as “apparently healthy.” Results . Overall prevalence of hypertension was 30.7%. A total of 369 subjects were unaware of their condition, representing 51.8% of all hypertensives and 15.9% of the apparently healthy. Multivariable analysis controlling for a number of confounders showed that, among apparently healthy participants, insurance coverage and contact with healthcare services were not associated with higher likelihood for hypertension awareness. Among all hypertensives, hypertension unawareness was significantly higher in the young, those with BMI <25 kg/m 2 (adjusted OR (aOR): 2.52; 95% CI: 1.35–4.69), no CVD (aOR: 3.30; 95% CI: 1.74–6.29), and participants with no reported family history of hypertension (aOR: 4.87; 95% CI: 2.89–8.22), compared to their counterparts. Conclusion . In Lebanon, unawareness of hypertension occurred in those clinically least perceived to be at risk. These findings are key for optimizing current screening practices and informing NCD prevention efforts in the country and contribute to achieving global targets of the SDGs of “leaving no one behind.”
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».