Geographic and Sociodemographic Disparities in Cardiovascular Risk in Burkina Faso: Findings from a Nationwide Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) risk assessment is a critical step in the current approach to the primary prevention of CVD, particularly in low-income countries such as Burkina Faso. In this study, we aimed to assess the geographic and sociodemographic disparities of the ten-year cardiovascular risk in Burkina Faso. METHODS: We conducted a secondary analysis of the data from the first nationwide survey using the World Health Organization (WHO) STEPwise approach. Ten-year cardiovascular risk was determined using the WHO 2019 updated risk chart (WHO risk) as main outcome, and the Framingham risk score (FRS) and the Globorisk chart for secondary outcomes. We performed a modified Poisson regression model using a generalized estimating equation to examine the association between CVD risk and sociodemographic characteristics. RESULTS: A total of 3081 participants aged 30 to 64 years were included in this analysis. The overall age and sex-standardized mean of absolute ten-year cardiovascular risk assessed using the WHO risk chart was 2.5% (95% CI: 2.4-2.6), ranging from 2.3% (95% CI: 2.2-2.4) in Centre Est to 3.0% (95% CI: 2.8-3.2) in the Centre region. It was 4.6% (95% CI: 4.4-4.8) for FRS and 4.0% (95% CI: 3.8-4.1) for Globorisk. Regarding categorized CVD risk (absolute risk ≥10%), we found out that the age and sex-standardized prevalence of elevated risk was 1.7% (95% CI: 1.3-2.1) for WHO risk, 10.4% (95% CI: 9.6-11.2) for FRS, and 5.9% (95% CI: 5.1-6.6) for Globorisk. For all of the three risk scores, elevated CVD risk was associated with increasing age, men, higher education, urban residence, and health region (Centre). CONCLUSION: We found sociodemographic and geographic inequalities in the ten-year CVD risk in Burkina Faso regardless of risk score used. Therefore, population-wide interventions are needed to improve detection and management of adult in the higher CVD risk groups in Burkina Faso.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».