Association between Health and Wealth among Kenyan Adults with Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper examines the relationship between hypertension and wealth in a national sample of Kenyan adults. METHODS: Data from 27,552 individuals from the Demographic and Health Survey Program (DHS) for Kenya were analyzed. Wealth index, a cumulative measure of household standard of living, was the outcome. The final analysis was stratified by gender with covariates added in blocks (demographics, economic, and cultural) to investigate the independent association of hypertension with wealth index. RESULTS: Approximately 7.6% of those with hypertension had a wealth index above the median. For women and men, hypertension was significantly associated with higher wealth index (women ß=0.26; CI=0.19; 0.34; men ß=0.36; CI=0.19; 0.53). After adjusting for age, rural location, children, employment, education, ethnicity, and religion, hypertension maintained statistical significance with wealth index for both women and men (women ß=0.06; CI=0.01; 0.11; men ß=0.20; CI=0.08; 0.31). CONCLUSIONS: As Kenya as a nation undergoes health care reform while also experiencing a high burden of hypertension, the results presented here provide preliminary evidence that may be used in support for decision makers for the wealth effects of health interventions. Additional work is needed to understand the longitudinal relationship between hypertension and wealth at the national level.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».