Assessing the relationship between sex, gender, and hypertension: A federated analysis of European and Canadian Public Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
While gendered psycho-socio-cultural factors are recognized as major determinants of cardiovascular health, their contribution to our understanding of their effect on hypertension (HTN) in each country is poorly understood. Therefore, we investigated the role of these factors in HTN prevalence, focusing on sex- and gender-specific differences across countries. Data from the Canadian Community Health Survey (2015-2016, N = 109,659, women: 56.6%) and the European Health Interview Survey (2013-2015, N = 316,333, women: 51.3%) were analyzed. Primary endpoint was defined as HTN prevalence within 1-year. Relationship and interaction between sex, gender, and country with HTN prevalence were assessed using multivariate models. Federated analysis was conducted using DataShield. Prevalence of HTN was higher in Canada compared to Europe (30.1% vs 22.4%, P < .001). Amongst European countries, living in the Central-East region was associated with a greater risk of developing HTN. Women in the southern and central-east regions had higher prevalence of HTN. There was a significant interaction between socioeconomic status and sex in country-stratified analysis. This was more evident in central-east and southern countries compared to northern, western nations and Canada, where women with lower socioeconomic status, income, and education had a greater risk of developing HTN. Similar trends were observed regardless of country in women who were divorced or widowed. While immigrants were at higher risk of HTN, those in northern and southern Europe were at lower risk compared to central-east region. Sex- and gender-related factors and country should be considered in the prevention and control of HTN.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».