Mediating pathways between area-level deprivation and hypertension in Nepal: the role of nutritional status, food insecurity, and health behaviors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension is a major contributor to global disease burden, and the prevalence is associated to various social determinants, including area-level deprivation. However, the mechanisms underlying this association remain unclear, particularly in low- and middle-income countries (LMICs). This study explores how household food insecurity, individual behaviors (smoking and alcohol use), and nutritional status may mediate the relationship between area-level deprivation and hypertension in Nepal. METHODS: We used nationally representative data from the 2016 Nepal Demographic and Health Survey. Area-level deprivation was measured using a validated 15-item composite index. A two-level structural equation model was employed to analyze both the direct and indirect (mediated) relationships between deprivation and hypertension, with individuals (aged ≥ 15 years) and households nested within geographic clusters/areas. RESULTS: The overall prevalence of hypertension was 22.9%, with a higher rate in less deprived (more affluent) areas (27.5%) compared to highly deprived ones (17.9%). When mediators were not included, area-level deprivation was inversely associated with hypertension. However, when potential mediators—Body Mass Index (BMI; as a proxy for nutritional status), household food insecurity, and individual behaviors (smoking and alcohol use) were included, the direct effect of deprivation on hypertension was no longer significant. BMI emerged as the only significant mediator, accounting for approximately 70% of the total indirect effect. Food insecurity and individual behaviors did not significantly mediate the relationship; although, food insecurity was associated with lower hypertension risk and individual health behaviors (smoking and alcohol use) with higher risk at the individual level. CONCLUSION: In the context of Nepal, hypertension is more prevalent in affluent areas, and BMI- a proxy for nutritional status significantly mediates the link between area-level deprivation and hypertension risk. These findings highlight the role of nutritional transitions in LMICs and the need for context-specific public health strategies targeting both environmental and individual-level factors.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».