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Enregistrement W3156762165 · doi:10.1097/01.hjh.0000747552.82421.76

TWO DECADE'S TRENDS IN HYPERTENSION AMONG URBAN ADULT POPULATION OF EAST INDIAN COMMUNITY: OBSERVATION FROM A LONGITUDINAL COHORT

2021· article· en· W3156762165 sur OpenAlexaff
Kaushik Chakraborty, Nilanjana Chakraborty, Ramendra Nath Mitra, Angana Saha, Papri Chatterjee, Subhankar Manna, Dipra Mitra

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensHealth Research Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnthropometryCohortBlood pressureGuidelinePopulationInternal medicineDemographyMetabolic syndromeCohort studyCluster (spacecraft)PediatricsObesityEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Hypertension is one of the predominant major contributors of chronic disease burden among global non communicable diseases. The study evaluated trends in self-reported doctor diagnosed hypertension (DDH) and measured blood pressure (mBP) prevalence along with associated risk factors in an Indian urban population over 20 years. Design and method: Longitudinal cohort was established in 2001 with 3030 households based on the stratified multistage cluster sampling. Adult participants (N = 7275; Male = 3765, Female = 3510) were enrolled. Three household questionnaire surveys were performed in year 2001–02, 2011–12, 2018–19 with the same population size to determine DDH trend. Two representatives’ cross-sectional surveys were conducted (In 2014–15, n:5741, male = 2319, female = 3422; In 2018–19, n = 5741, male = 2204, female = 3537) to evaluate trends in hypertension based on the mBP value. Blood pressure and anthropometric data were also recorded according to the established protocol. mBP classification was derived from Joint National Committee (JNC-8) guideline. Results: Prevalence of DDH (%) in successive surveys increased from 9.70, 17.86, 22.67 and measured BP (%) among pre-hypertensive 32.12, 39.17, hypertension-stage1 14.41, 19.91, hypertension-stage2 7.05, 8.26 over the time. Gender specific prevalence of hypertension showed progressive rise of DDH [OR = 0.69, CI: 0.61,0.78, p < .0001]and mBP [In 2014, PreHTN: OR = 1.69, CI = 1.49, 1.91, p < .0001; HTNstg1: OR:1.43, CI = 1.22, 1.68, p < .0001, HTNstg2: OR = 1.44,CI = 1.17, 1.78, p = 0.0007; In 2018, PreHTN: OR = 2.04, CI = 1.79,2.32, p < .0001; HTNstg1: OR = 2.23, CI = 1.91,2.60, p < .0001; HTNstg2: OR = 1.948, CI = 1.58,2.40, p < .0001] in men when compared to women. Association of DDH with smoking [In 2001–02, OR = 0.62, CI = 0.52,0.74, p < .0001; In 2018–19, OR = 0.75, CI = 0.63, 0.90, p = .0020] and duration of sleep (>8 hrs.) [In 2001–02, OR = 0.71, CI = 0.61, 0.82, p < .0001; In 2018–19, OR = 1.18, CI = 1.01, 1.38, p = 0.0401] established. Trend revealed higher education was a lower risk of hypertension. Increasing trends were observed across all hypertension categories among obese compared to normal. Conclusions: In mBP group, HTNstg2 prevalence has increased marginally over 7 years, among remaining groups increasing prevalence trend was unequivocal. Most of the long-established reversible risk factors association prevalence also increasing. Higher education having lower risk may well suggest importance of increased awareness. A strategy to reverse the rising trend of the chronic disease burden is required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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