Prevalence of uncontrolled blood pressure in Meknes, Morocco, and its associated risk factors in 2017
Notice bibliographique
Résumé
Background Uncontrolled high blood pressure (UBP) can lead to various cardiovascular complications causing an estimated nine million deaths per year worldwide. In Meknes, epidemiologic data on UBP are scarce, depriving programs from evidence-based information that would allow a better management of hypertension. Hence, we aimed to assess UBP prevalence in hypertensive patients treated in Meknes and identify UBP-associated risk factors. Methods Between November and December 2017, we conducted a cross-sectional study enrolling 922 hypertensive patients managed at Meknes's primary health care facilities using the multistage sampling method. We interviewed patients face to face to collect their socio-demographic-characteristics, lifestyle behaviours, clinical parameters and the triad care system-patient-physician. Another questionnaire was self-administered by physicians to characterize therapeutic inertia. A multivariate logistic regression analysis highlighted the risk factors associated with UBP. Results UBP prevalence was 73% with a mean age of 61±11 years (mean±standard deviation) and a male/female ratio of 1/3. Risk factors associated with UBP were: therapeutic inertia (adjusted odds ratio to other variables (AOR) = 18.2, 95% CI [8.35–39.84]), drug non-adherence (AOR = 1.8, 95% CI [1.07–3.04]), obesity/overweight (AOR = 1.6, 95% CI [1.03–2.58]), unemployment (AOR = 1.9, 95% CI [1.09–3.01]), low income (AOR = 2.6, 95% CI [1.01–6.86]), family history of hypertension (AOR = 1.5, 95% CI [1.07–2.08]) and male sex (AOR = 1.6, 95% CI [1.04–2.58]). Conclusion UBP prevalence is high in Meknes. Prevention should firstly focus on raised awareness of hypertensive patients' self-care management. Secondly, health professionals should better comply to the guidelines of anti-hypertensive treatments. Lastly, health professionals should frequently be reminded to reach therapeutic goals to overcome therapeutic inertia.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».