Temporal Trends in Cardiometabolic Control Among Canadian Adults: A Comparative Analysis of Hypertension and Diabetes Using the Canadian Health Measures Survey (CHMS) 2008–2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension and diabetes remain major contributors to cardiovascular morbidity and mortality in Canada. Monitoring their trends is critical to evaluating public health progress in prevention and disease management. OBJECTIVE: To descriptively summarize published Canadian Health Measures Survey (CHMS) estimates on the prevalence, awareness, treatment, and control of hypertension and diabetes among Canadian adults aged 20-79 years across the 2008-2019 survey cycles. METHODS: Descriptive analysis was conducted using aggregated CHMS combined-cycle data (2008-2011, 2012-2015, and 2016-2019). Weighted proportions and absolute counts published by Statistics Canada were organized and analyzed in Stata version 18. Data were stratified by sex and age group, and graphical visualization was applied to highlight temporal and demographic patterns. RESULTS: Hypertension prevalence remained stable over time, accompanied by modest improvements in treatment and control rates. Conversely, diabetes prevalence continued to rise, with limited gains in glycemic control. These patterns suggest differential progress in managing cardiometabolic conditions among Canadian adults. CONCLUSION: National strategies appear to have improved hypertension outcomes but less effectively addressed diabetes control. Strengthening preventive interventions, enhancing primary care integration, and improving access to chronic disease management resources remain essential for advancing cardiometabolic health in Canada.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».