Understanding the Psychological Factors that Impact Hypertension: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development and management of hypertension strongly depends on psychological elements which include depression, anxiety together with stress and psychosocial support. This review analysed psychological elements that affect hypertension development from the year 2014 to 2025. The research identified 106 studies through a systematic database search of MEDLINE, Embase, PsycINFO, Scopus and CINAHL. Due to diverse methodologies, the research employed a narrative synthesis approach. The risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool, Newcastle–Ottawa Scale, Domain-Based Approach, CASP, and ROB-MR Instrument. Results indicated that both depression and anxiety increased the risk of developing hypertension and decreased adherence to treatment. In contrast, mindfulness-based interventions showed potential blood pressure lowering effects, although evidence for long term outcomes is limited. People with strong psychosocial support networks and higher levels of life satisfaction had better medication adherence and lower stress levels. However, the current evidence base shows that most studies originate from high-income countries, with low- and middle-income countries having limited evidence and most low-income settings contributing only one or two studies, with no more than four studies per country. The results support the need to integrate physical and mental health care models in the management of hypertension. To enhance understanding of the psychological aspects of hypertension, future research should include underrepresented regions and implement both longitudinal and qualitative methods.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».