An Investigation of Hypertension Risk Factors among Adults in Oshikoto Region in Namibia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hypertension complications are responsible for 9.4 million deaths worldwide and among these deaths, 51 % are due to stroke and 45% are due to heart disease like heart failure. This study aims to investigate the hypertension risk factors among adult in Oshikoto region, Namibia. METHODS: A community population-based, cross- sectional survey was conducted using WHO STEPwise approach among 375 adults in Oshikoto region. Bivariate and multivariate analysis was done to determine the association between risk factors and Hypertension, based on p-value <0.05. RESULTS: Overall prevalence for risk factors was: physical inactivity (25.3%), unhealthy diet (75.7%), tobacco use (9.1%), harmful use of alcohol (40.8%). 20.5% overweight with majority (85.7%) of them were females. Obesity was 9.1% in which 91.2% were females. Hypertension prevalence was 24.3%. Four percent of individuals were having two multiple risk factors for hypertension, 2.4% with four risk factors and 1.1% with more than four risk factors. Age group (OR=2.48, 95%CI=1.44-4.26, P=0.001), Obesity (OR=3.48, 95%CI=1.55-7.79, P=0.003), and overweight (OR=2.34, 95%CI=1.31-4.19, P =0.004) were significant risk factors for hypertension. CONCLUSIONS: This study revealed a high prevalence and burden of hypertension risk factors such as obesity and overweight among adults in Oshikoto region, thus, these results highlight the need for interventions to reduce and prevent those risk factors of hypertension in Oshikoto region, Namibia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».