Population-level hypertension control rate in India: A systematic review and meta-analysis of community based non-interventional studies, 2001-2020
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hypertension is a significant contributor to mortality in India. Adequate control of hypertension is important to prevent cardiovascular morbidity and mortality. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis of community-based, non-interventional studies published between 2001 and 2020. We screened records from PubMed, Embase, and Web of Science databases, extracted data, and assessed risk of bias. We conducted random-effects meta-analysis to provide overall summary estimates and subgroup estimates, and mixed-effects meta-regression with sex, region, and study period as covariates. The risk of bias was assessed using modified New Castle-Ottawa scales. This study is registered with PROSPERO, CRD42021267973. Results The systematic review included 37 studies (n=170,631 hypertensive patients). Twelve studies (32%) reported poorer control rates among males than females, four studies (11%) reported poorer control rates among rural patients, while very few studies reported differences across socioeconomic variables. The overall control rate was 33.2% (n=84,485, 95% CI=27.9,38.6) with substantial heterogeneity (I2=99.1%, \chi^2= 3003.91, 95% CI=98.9,99.2; p <0.001). Unadjusted sub-group analysis showed significantly different hypertension control rates across regions (n=12,938, p=0.003) but not across study periods (n= 84,485, p=0.22), or sex (n= 81,197, p=0.22). Meta-regression showed that control rates increased by 14.7% during 2011-2020 compared to 2001-2010 (95%CI=5.8, 23.5, p=0.0021), and was 26.3% higher in the south (95%CI=12.6, 39.9, p=0.0005) and 15.9% higher in the west (95%CI=3.4, 31.4, p=0.0456) compared to the east. The control rates did not differ by sex. Conclusion Hypertension is adequately controlled only among one-third of patients in India. The control rate has improved during 2011-2020 compared to 2001-2010, but substantial differences exist across regions. Very few studies examined relevant socioeconomic factors relevant to hypertension control. India needs more studies at the community level to understand the health system and socioeconomic factors that determine uncontrolled hypertension in India.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».