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Enregistrement W4391839321 · doi:10.1371/journal.pone.0292890

Undiagnosed hypertension and associated factors among long-distance bus drivers in Addis Ababa terminals, Ethiopia, 2022: A cross-sectional study

2024· article· en· W4391839321 sur OpenAlexaff
Abebaw Bires Adal, Rahel Nega Kassa, Mekdes Hailegebreal Habte, Melkamu Getaneh Jebesa, Sewunet Ademe, Chalachew Teshome Tiruneh, Atsedemariam Andualem, Zewdu Bishaw Aynalem, Bekalu Bewket

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCross-sectional studyLogistic regressionOdds ratioConfidence intervalEnvironmental healthDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Hypertension is a major public health problem that is often unrecognized, and its detection and control should be prioritized. The level of undiagnosed hypertension and its associated factors among long-distance bus drivers in Ethiopia is unknown. OBJECTIVE: This study aimed to assess the magnitude of undiagnosed hypertension and its associated factors among long-distance bus drivers in Addis Ababa bus terminals. METHODS: A facility-based cross-sectional study was conducted on 391 long-distance bus drivers from December 15, 2021, to January 15 2022 at five cross-country bus terminals in Addis Ababa. A standardized and structured questionnaire was adapted based on the WHO stepwise approach to a non-communicable disease study and translated into Amharic. Data were coded, cleaned, and entered using Epi-data version 4.6 and exported to SPSS version 26. Logistic regression analysis was performed. Variables with a P-value < 0.25 in the bivariable analysis were selected for multivariable logistic regression analysis. Independent variables with a P-value < 0.05 were considered statistically significant. The magnitude of association between independent and dependent variables was measured by odds ratio with a 95% confidence interval. RESULTS: In this study, 391 study participants were involved with a response rate of 97.1%. The prevalence of undiagnosed hypertension was 22.5% (CI: 18.7%, 26.6%). Poor level of knowledge (AOR: 2.00, CI: 1.08, 3.70), long duration of driving per day (AOR: 2.50, 95% CI: 1.37-4.56), habit of chewing of chat (AOR: 2.61, 95% CI: 1.44, 4.73), regular alcohol consumption (AOR = 3.46; 95% CI: 1.70, 7.05), overweight (AOR:3.14, 95%CI: 1.54,6.42) obesity (AOR: 3.21, 95% CI 1.35, 7.61) and regular physical exercise (AOR: 0.16, 95% CI: 0.09, 0.29) were statistically significantly associated with undiagnosed hypertension. CONCLUSION: This study revealed that the prevalence of undiagnosed hypertension among long-distance bus drivers was 22.5%, which was associated with modifiable behavioral factors, lack of regular physical exercise, lack of adequate awareness and high body mass index. RECOMMENDATION: Stakeholders must implement the necessary preventive measures. These include increasing the level of awareness of hypertension among long-distance drivers and developing prevention of hypertension strategies and policies focusing on lifestyle and behavioral modifications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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