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Enregistrement W4282937383 · doi:10.1161/hypertensionaha.121.18884

How to Improve Awareness, Treatment, and Control of Hypertension in Africa, and How to Reduce Its Consequences: A Call to Action From the World Hypertension League

2022· review· en· W4282937383 sur OpenAlexaff
Gianfranco Parati, Daniel T. Lackland, Norman R.C. Campbell, Mayowa Owolabi, Charlotte Bavuma, Hind Beheiry, Anastase Dzudié, M. Moshen Ibrahim, Wafaa El Aroussy, Sandhya Singh, Cherian Varghese, Paul K. Whelton, Xinhua Zhang

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicineGovernment (linguistics)DiseaseCall to actionLeagueAction (physics)Blood pressurePrivate sectorEconomic growthIntensive care medicineEnvironmental healthDevelopment economicsBusinessEconomicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension is the leading preventable risk factor for cardiovascular diseases and disability globally. In low- and middle-income countries hypertension has a major social impact, increasing the disease burden and costs for national health systems. The present call to action aims to stimulate all African countries to adopt several solutions to achieve better hypertension management. The following 3 goals should be achieved in Africa by 2030: (1) 80% of adults with high blood pressure in Africa are diagnosed; (2) 80% of diagnosed hypertensives, that is, 64% of all hypertensives, are treated; and (3) 80% of treated hypertensive patients are controlled. To achieve these aims, we call on individuals and organizations from government, private sector, health care, and civil society in Africa and indeed on all Africans to undertake a few specific high priority actions. The aim is to improve the detection, diagnosis, management, and control of hypertension, now considered to be the leading preventable killer in Africa.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,137 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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