Prevalencia e incidencia de hipertensión arterial en Perú: revisión sistemática y metaanálisis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: . To determine the prevalence and incidence of arterial hypertension, as well as the prevalence of previous diagnosis of arterial hypertension (self-reported) among the adult population of Peru. MATERIALS AND METHODS.: Systematic review and meta-analysis of epidemiological studies available in LILACS, EMBASE, MEDLINE and Global Health. Studies were included if they followed a random sampling approach in adult population. Screening and assessment of manuscripts was carried out independently by two researchers. A random-effects meta-analysis was conducted to quantify the overall prevalence and incidence of hypertension. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the risk of bias in the manuscripts. RESULTS.: A total of 903 papers were screened, and only 15 were included in the estimation of hypertension prevalence, 8 in the assessment of previous hypertension diagnosis, and 4 for incidence estimations. The pooled prevalence of hypertension was 22.0% (95% CI: 20.0% - 25.0%; I2=99.2%). This estimate was lower in national studies [20.0% (95% CI: 17.0% - 22.0%; I2=99.4%] than in sub-national studies [24.0% (95% CI: 17.0% - 30.0%; I2=99.2%]. The pooled prevalence of previous hypertension diagnosis was 51.0% (95% CI: 43.0% - 59.0%; I2=99.9%). The pooled incidence of hypertension was 4.2 (95% CI: 2.0 - 6.4; I2=98.6%) per 100 person-years. The included studies did not present high risk of bias. CONCLUSIONS.: Our findings show that one in five Peruvians has hypertension, and that four new cases appear per 100 persons per year; in addition, only half of the subjects with hypertension are previously diagnosed.
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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 | 0,023 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».