May Measurement Month 2019: an analysis of blood pressure screening results from the Democratic Republic of the Congo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hypertension, the foremost cause of global morbi-mortality, is linked with a high mortality from numerous cardiovascular endpoints. The May Measurement Month (MMM) campaign is an annual initiative of the International Society of Hypertension (ISH) to collect information on blood pressure (BP) and other risk factors for cardiovascular disease (CVD) in adults. MMM2019 in the Democratic Republic of the Congo (DRC) was an opportunistic cross-sectional survey of volunteers aged ≥18 years that took place in Kinshasa and Mbuji-Mayi after the training of observers to familiarize with the ISH ad hoc methods. We screened 29 857 individuals (mean age: 40 years; 40% female). Hypertension was present in 7624 (25.5%) individuals. Of them, 2520 (33.1%) were aware, 1768 (23.2%) on treatment with 910 (51.5%) controlled BP (systolic BP <140 mmHg and/or diastolic BP <90 mmHg). Of all hypertensives screened, 11.9% had controlled BP. Of all respondents, 16.7% had participated in MMM18 and 60.5% did not have their BP verified during the last year. Fasting, pregnancy, and underweight status were linked with lower BP levels whilst smoking, drinking, antihypertensive medication, previous stroke, diabetes as well as being overweight/obese were associated with higher BP levels. Our results reflect the high rate of hypertension in the DRC with low levels of awareness, treatment, and control. A nationally representative sample is required to establish the nationwide hypertension prevalence.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».