Global blood pressure screening during the COVID-19 pandemic: results from the May Measurement Month 2021 campaign
Notice bibliographique
Résumé
Raised blood pressure (BP) remains the biggest risk factor contributing to the global burden of disease and mortality, despite the COVID-19 pandemic. May Measurement Month (MMM), an annual global screening campaign aims to highlight the importance of BP measurement by evaluating global awareness, treatment and control rates among adults with hypertension. In 2021, we assessed the global burden of these rates during the COVID-19 pandemic.Screening sites were set up in 54 countries between May and November 2021 and screenees were recruited by convenience sampling. Three sitting BPs were measured, and a questionnaire completed including demographic, lifestyle and clinical data. Hypertension was defined as a systolic BP at least 140 mmHg and/or a diastolic BP at least 90 mmHg (using the mean of the second and third readings) or taking antihypertensive medication. Multiple imputation was used to impute the average BP when readings were missing.Of the 642 057 screenees, 225 882 (35.2%) were classified as hypertensive, of whom 56.8% were aware, and 50.3% were on antihypertensive medication. Of those on treatment, 53.9% had controlled BP (<140/90 mmHg). Awareness, treatment and control rates were lower than those reported in MMM campaigns before the COVID-19 pandemic. Minimal changes were apparent among those testing positive for, or being vaccinated against COVID-19. Of those on antihypertensive medication, 94.7% reported no change in their treatment because of the COVID-19 pandemic.The high yield of untreated or inadequately treated hypertension in MMM 2021 confirms the need for systematic BP screening where it does not currently exist.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».