Insights from the 2023 May measurement month campaign in Newfoundland and Labrador, Canada: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
May measurement month (MMM) is a global blood pressure (BP) screening campaign that aims to emphasize the importance of BP measurement and identify those who require intervention/follow-up for elevated BP. The objective of this regional analysis in Newfoundland and Labrador (NL), Canada, was to examine the proportion of individuals screened with elevated BP, including those with and without a history of hypertension (HTN). This cross-sectional study was completed in accordance with the global MMM protocol. All consenting adults ≥18 years old were eligible to take part. Data collection took place in 28 community pharmacies across the province of NL. Descriptive statistics were analyzed and associations between elevated BP and covariates of interest were determined using logistic regression. A total of 384 participants took part in this study, with a mean age of 54.4 years (standard deviation 18.2); 66.1% (n = 254) of participants were female and 41.4% (n = 159) had known HTN. A complete set of 3 BP readings were recorded for a total of 375 participants and therefore, these participants were included in the analysis. Elevated BP was observed in 21.9% (n = 82) of participants, including 13.5% of those who had no history of HTN (i.e., 30 of 222). Known HTN and diabetes were statistically significant predictors of elevated BP in the multivariate regression model. Regional implementation of the MMM campaign in NL helped to identify a relatively large proportion of individuals with elevated BP, including those with no history of HTN. Targeted measures are needed to achieve BP targets among individuals with hypertension and diabetes in the province.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».