Analyse de l'hypertension en France : pour une analyse intersectionnelle de la cascade de soins
Notice bibliographique
Résumé
In metropolitan France, estimates suggest that more than one in three adults has hypertension. Low-cost treatments are available, yet fewer than one in four hypertensive adults has a controlled level of hypertension below 140/90 mmHg. This rate is higher in other high-income countries such as Canada (65%) or Germany (52%). Using a ‘cascade of care’ model, that decomposes the hypertension care continuum in awareness, treatment, and control, provides a better understanding of the origins of poor control. Furthermore, the theoretical framework of intersectionality, which simultaneously considers social positions of gender, class, and ethno-racial origin, could be used to understand the complexity of the social inequalities observed in hypertension-related outcomes. In this article we conducted a critical review of the international literature to identify new lines of analyses that could be applied to examine complex inequalities in France. En France métropolitaine, on estime que plus d'un adulte sur trois est hypertendu. Les traitements à faible coût sont disponibles, pourtant moins d'une personne hypertendue sur quatre a une hypertension maîtrisée sous le seuil de 140/90 mmHg. Le contrôle de l'hypertension est plus élevé dans d'autres pays à hauts revenus comme le Canada (65 %) ou l'Allemagne (52 %). Le recours au modèle de la cascade de soins, qui décompose le continuum de soins de l'hypertension du diagnostic au contrôle, en passant par le traitement, permet de mieux situer les origines d'un faible contrôle. Par ailleurs, le cadre théorique de l'intersectionnalité qui tient compte simultanément des positions sociales de genre, de classe et d'appartenance ethno-raciale pourrait permettre de donner sens aux inégalités sociales de santé observées en matière d'hypertension. Cet article propose une revue critique de la littérature internationale pour dégager des pistes d'analyses qui pourraient être appliquées aux données françaises de la cohorte CONSTANCES.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».