Abstract 080: SEX AND GENDER ASPECTS IN HYPERTENSION PREVALENCE OF CANADIAN AND EUROPEAN POPULATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Gendered-psycho-socio-cultural factors have been shown to play a significant role in disease manifestation, control and management of hypertension (HTN), and their relationship varies in males and females. We investigated the role of sex and gender in HTN prevalence and country-level differences in Canadian and European populations. Methods: Data from the Canadian Community Health Survey (CCHS, 2015-16, N=109,659, Females:56.6%) and the European Health Interview Survey (E-HIS, 2013-2015, N=316,333, females: 51.3%) were analyzed. Primary endpoint was defined as having a diagnosed HTN made by a health professional in the past 12 months. Relationship between gender variables and HTN prevalence and interaction with sex was assessed in a multivariable model. Federated analysis was conducted using the R package and DataShield which allows international data pooling by only exposing aggregated results. Results: The prevalence of HTN was greater in Canada compared with Europe (CCHS: 30.1% vs EHIS: 22.4%, P<0.001). Amongst European countries, Southern (SEU) and Central East (CEU) region had greater prevalence of HTN and more significant sex-differences (greater prevalence in females) compared to Northern (NEU) and Western (WEU) regions. In the multivariable model for assessing the role of gender variables in prevalence of HTN, female sex, older age, greater BMI, married or divorced/widowed status, and lower income were associated with higher risk of HTN, while greater household size, higher level of education, and living in European countries compared to Canada were associated with lower risk. There was a significant interaction between socioeconomic status (income, education) and sex in country stratified analysis. Within European countries, this was more evident in CEU, and SEU compared to NEU and WEU, where women with lower socioeconomic status had greater risk of HTN. There were significant country-level differences with being an immigrant and risk of having HTN. While living in NEU and SEU was associated with lower risk of having HTN, living in CEU was associated with a greater risk. Conclusion: The findings of the study demonstrate the importance of gender related factors and particularly the differences amongst various countries.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».