Trends in prevalence of hypertension in Brazil : a systematic review with meta-analyisi
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of hypertension in emerging nations was scarcely described to date. In Brazil, many population-based surveys evaluated the prevalence in cities throughout the country. However, there is no populationbased nationwide study of prevalence of hypertension. In this study, we estimated the prevalence of hypertension for the country and analyzed the trends for the last three decades. Methods: Cross-sectional and cohort studies conducted from 1980 to 2010 were independently identified by two reviewers, without language restriction, in the PubMed, Embase, LILACS, and Scielo electronic databases. Unpublished studies were identified in the Brazilian electronic database of theses and in annals of Cardiology congresses and meetings. In total, 40 studies were selected, comprising 122,018 individuals. Results: Summary estimates of prevalence by the former WHO criteria (BP≥160/95 mmHg) in the 1980’s and 1990’s were 23.6% (95% CI 17.3–31.4%) and 19.6% (16.4–23.3%) respectively. The prevalence of hypertension by the JNC criteria (BP≥140/90 mmHg) in the 1980’s, 1990’s and 2000’s were 36.1% (95% CI 28.7–44.2%), 32.9% (29.9–36.0%), and 28.7% (26.2– 31.4%), respectively (P,0.001). In the 2000’s, the pooled prevalence estimates of self-reported hypertension on telephone inquiries was 20.6% (19.0–22.4%), and of self-reported hypertension in home surveys was 25.2% (23.3–27.2%). Conclusions: The prevalence of hypertension in Brazil seems to have diminished 6% in the last three decades, but it still is approximately 30%. Nationwide surveys by self-reporting by telephone interviews underestimate the real prevalence. Rates of blood pressure control decreased in the same period, corresponding currently to only one quarter of individuals with hypertension.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».