Improving Hypertension Outcome Measurement in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
High blood pressure is the leading modifiable risk factor for mortality, accounting for nearly 1 in 5 deaths worldwide and 1 in 11 in low-income countries. Hypertension control remains a challenge, especially in low-resource settings. One approach to improvement is the prioritization of patient-centered care. However, consensus on the outcomes that matter most to patients is lacking. We aimed to define a standard set of patient-centered outcomes for evaluating hypertension management in low- and middle-income countries. The International Consortium for Health Outcomes Measurement convened a Working Group of 18 experts and patients representing 15 countries. We used a modified Delphi process to reach consensus on a set of outcomes, case-mix variables, and a timeline to guide data collection. Literature reviews, patient interviews, a patient validation survey, and an open review by hypertension experts informed the set. The set contains 18 clinical and patient-reported outcomes that reflect patient priorities and evidence-based hypertension management and case-mix variables to allow comparisons between providers. The domains included are hypertension control, cardiovascular complications, health-related quality of life, financial burden of care, medication burden, satisfaction with care, health literacy, and health behaviors. We present a core list of outcomes for evaluating hypertension care. They account for the unique challenges healthcare providers and patients face in low- and middle-income countries, yet are relevant to all settings. We believe that it is a vital step toward international benchmarking in hypertension care and, ultimately, value-based hypertension management.
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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 | 0,148 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».