Prevalence of Undiagnosed Hypertension in Bangladesh: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Undiagnosed hypertension (UHTN) remains a significant public health concern in Bangladesh, leading to severe complications due to delayed diagnosis and management. This systematic review and meta‐analysis examined the prevalence of UHTN among adults aged 18 years and older, using data from studies conducted in Bangladesh and published between 2010 and 2024. A comprehensive search of major databases yielded 1028 records, from which nine relevant studies, encompassing a total of 28949 participants, were selected and evaluated for quality using the Newcastle–Ottawa Scale, providing valuable insights into the prevalence of UHTN within the Bangladeshi population. The pooled prevalence of UHTN was 11% (95% CI: 6%–19%) based on a random‐effects model, with substantial heterogeneity (I2 = 99.5%, p < 0.0001). Subgroup analyses revealed higher prevalence in rural areas (13%; 95% CI: 4%–35%) compared to urban areas (12%; 95% CI: 1%–54%) and elevated occupational risk among bankers (17%; 95% CI: 0%–94%). While funnel plot asymmetry was noted, Egger's test (p = 0.3113) indicated no significant publication bias. Sensitivity analyses, including Leave‐One‐Out Analysis, affirmed the robustness of the pooled estimate. The findings underscore notable geographic, occupational, and sociodemographic disparities in UHTN prevalence, highlighting the need for nationwide screening programs and targeted community awareness campaigns, particularly in underserved rural areas. Further research is imperative to explore causal factors and inform effective prevention and management strategies.
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 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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».