Hypertension Prevalence Among People Lifted Out of Poverty in China in 2018-2023: Retrospective Spatiotemporal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension is a significant global public health concern, with particular concern in China due to its widespread prevalence. The spatial distribution of hypertension varies significantly, revealing important regional disparities that may impact public health strategies and interventions. Objective: This study aimed to investigate the temporal trends and spatial distribution characteristics of hypertension prevalence among individuals lifted out of poverty in China, covering the period from 2018 to 2023. Methods: We used data from the National Health Poverty Alleviation Dynamic Management System to analyze hypertension prevalence among people lifted out of poverty from 2018 to 2023. Long-term trends were assessed using the Joinpoint regression model. Spatial distribution characteristics were examined through global and local spatial autocorrelation, cluster and outlier analyses, and trend surface analyses. These methods provided insights into the spatial aggregation and variability of hypertension prevalence across different regions. Results: From 2018 to 2023, the prevalence of hypertension among people lifted out of poverty in China increased from 2.71% to 7.29%. The highest rates were observed in the northeast, with Jilin Province ranking first for 3 consecutive years (2020-2023), reaching 27.19% in 2023. Linxi County in Inner Mongolia had prevalence rates exceeding 40% for 5 years (2019-2023), peaking at 47.99% in 2022. Among the 22 provinces containing poverty-stricken counties, 9 showed significant annual increases, with Guangxi having the highest annual percentage change at 27.9018% (95% CI 7.4095%-52.3038%). Spatial analysis identified high-high clusters in northern provinces such as Hebei, Jilin, and Inner Mongolia, and low-low clusters in southwestern provinces such as Yunnan and Guizhou. Trend surface analysis revealed a distinct spatial gradient, with the northeast highest and the southwest lowest. Conclusions: The study revealed a generally increasing trend in hypertension prevalence among people lifted out of poverty in China from 2018 to 2023. The highest prevalence rates were concentrated in northeastern poverty-alleviated counties, while southwestern counties exhibited the lowest prevalence rates.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».