Impact of the COVID-19 pandemic on primary care for hypertension in the UK: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the impact of the COVID-19 pandemic on hypertension diagnosis and management in UK primary care. DESIGN: Population-based cohort study. SETTING: Over 2000 general practices across the UK contributing to the Clinical Practice Research Datalink. PARTICIPANTS: A cohort of 23 076 390 patients over 18 years of age and registered with their general practice for at least 1 year between 2011 and 2022, who did not have a previous diagnosis of hypertension. From these patients, a subcohort of 712 461 patients diagnosed with hypertension between 2011 and 2022 was selected. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Coprimary outcomes included rates of hypertension diagnosis and rates of antihypertensive treatment initiation, treatment change and blood pressure measurement in patients newly diagnosed with hypertension. RESULTS: In April 2020, the first month of lockdown, incident hypertension diagnosis rates fell by 65% (95% CI 64% to 67%) compared with historical trends and remained depressed until November 2021, leading to 51 000 fewer diagnoses than expected by March 2022. However, by March 2022, there were 2.6% fewer diagnoses than expected in Scotland, compared with 20%-30% fewer in other UK Nations. Rates of treatment initiation and change fell by 47% (95% CI 43% to 51%) and 36% (95% CI 33% to 38%), respectively, in April 2020. However, initiation rates rebounded above expectations and remained elevated until March 2022. Blood pressure measurements fell by 69% (95% CI 65% to 72%) in April 2020, recovering in February 2021. CONCLUSIONS: Hypertension diagnosis and management in UK primary care were significantly disrupted during the COVID-19 pandemic. Future studies should investigate the potential clinical implications for the cardiovascular health of the UK population.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».