High Rates of Undiagnosed and Uncontrolled Hypertension Upon a Screening Campaign in Rural Rwanda: a Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Hypertension remains the major risk factor for cardiovascular diseases (CVDs) worldwide with a prevalence and mortality in low- and middle-income countries (LMICs) among the highest. The early detection of hypertension risk factors is a crucial pillar for CVD prevention. Design and method: This cross-sectional study included 4284 subjects, mean age 46±16SD, 56.4% females and mean BMI 26.6±3.7 SD. Data were collected through a screening campaign in rural area of Kirehe District, Eastern of Rwanda, with the objective to characterize and examine the prevalence of elevated blood pressure (BP) and other CVD risk factors. An adapted tool from the World Health Organization STEPwise Approach was used for data collection. Elevated BP was defined as ≥140/90 mm/Hg and elevated blood glucose as blood glucose ≥100 mg/dl after a six-hours fast. Results: Of the sampled population, 21.2% (n=910) had an elevated BP at screening; BP was elevated among individuals not previously known to have HTN in 18.7% (n=752). Among individuals with a prior diagnosis of HTN, 62.2% (n=158 of 254) BP was uncontrolled. Age, weight, smoking, alcohol history and waist circumference were associated with BP in both univariate analyses and multivariate analysis. Conclusion: High rates of elevated BP identified through a health screening campaign in this Rwandan district were surprising given the rural characteristics of the district and relatively low population age. These data highlight the need to implement an adequate strategy for the prevention, diagnosis, and control of HTN that includes rural areas of Rwanda as part of a multicomponent strategy for CVD prevention.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».