Quality of Care for Patients with Hypertension in selected Health Centres in Rwamagana District, Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension is the main risk factor for cardiovascular diseases and its prevalence is high in Rwanda. Rwanda has integrated the management of hypertension in health centres (HCs). However, little is known about the quality of hypertension care in HCs in Rwanda. Study objective: To examine the quality of care for patients with hypertension and associated outcome of hypertension control in Health Centres. Methods: A cross-sectional study design was used, and data were collected from a convenience sample of 202 patients. A self-reported questionnaire and blood pressure measurement were taken. Data were analysed using descriptive, bivariate, and hierarchical logistic regression analyses. Results: A total of 166 (82.2%) patients participated in the study. Of these, 130 (78.3%) were females. Mean age was 57.8 (SD =14.0). The quality of hypertension care process was high with mean score of 5.86 over 7 (SD = 1.4). However, only 30.1% (n = 50/166) had well-controlled hypertension. Comorbidity (OR = 2.3; 95% CI:1.0-5.1, p =.039) and the quality of care (OR = 1.6; 95% CI: 1.1- 2.4, p = .024) were associated with higher odds of having hypertension control. Conclusion: Tailored patient-centred primary care interventions that consider comorbidity could contribute to hypertension control in primary HCs in Rwanda.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».