National and Regional Trends in the Prevalence of Hypertension in South Korea Amid the Pandemic, 2009-2022: Nationwide Study of Over 3 Million Individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the association between hypertension prevalence and socioeconomic and behavioral variables during a pandemic is essential, and this analysis should extend beyond short-term trends. OBJECTIVE: This study aims to examine long-term trends in the prevalence of participants diagnosed with and receiving treatment for hypertension, using data collected by a nationally representative survey from 2009 to 2022, which includes the COVID-19 pandemic era. METHODS: A nationwide, population-based, cross-sectional study used data collected from the South Korea Community Health Survey between 2009 and 2022. The study sample comprised 3,208,710 Korean adults over a period of 14 years. We aimed to assess trends in the prevalence of participants diagnosed with and receiving treatment for hypertension in the national population from 2009 to 2022, with a specific focus on the COVID-19 pandemic, using weighted linear regression models. RESULTS: Among the included 3,072,546 Korean adults, 794,239 (25.85%) were aged 19-39 years, 1,179,388 (38.38%) were aged 40-59 years; 948,097 (30.86%) were aged 60-79 years, and 150,822 (4.91%) were aged 80 years or older. A total of 1,426,379 (46.42%) were men; 761,896 (24.80%) and 712,264 (23.18%) were diagnosed with and received treatment for hypertension, respectively. Although the overall prevalence over the 14-year period increased, the upward trends of patients diagnosed with and receiving treatment for hypertension decreased during the COVID-19 pandemic era compared with the prepandemic era (β difference for trend during vs before the pandemic -.101, 95% CI -0.107 to -0.094 vs -.133, 95% CI -0.140 to -0.127). Notably, the trends in prevalence during the pandemic were less pronounced in subgroups of older adults (≥60 years old) and individuals with higher alcohol consumption (≥5 days/month). CONCLUSIONS: This nationwide representative study found that the national prevalence of participants diagnosed with and receiving treatment for hypertension increased during the prepandemic era. However, there was a marked decrease in these trends during the prepandemic era, compared with the pandemic era, particularly among specific subgroups at increased risk of negative outcomes. Future studies are needed to evaluate the factors associated with changes in the prevalence of hypertension during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».