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Fatores associados a população hipertensa assistida na Atenção Primária à Saúde

2023· article· pt· W4383422209 on OpenAlexaff
Samuell Jensen Fernandes Barbosa, Ueslei Mossoi Tribino, Raimundo Maurício dos Santos, Gustavo Olszanski Acrani, Lissandra Glusczak, Ivana Loraine Lindemann, Regina Inês Kunz

Bibliographic record

VenueSaúde em Revista · 2023
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Regulation
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivos: descrever a prevalência e os fatores associados à hipertensão arterial em adultos e idosos atendidos na Atenção Primária à Saúde. Métodos: estudo transversal com 1.443 adultos e idosos, de ambos os sexos, usuários da Atenção Primária à Saúde de uma cidade do norte gaúcho, dos quais foram analisadas características sociodemográficas, comportamentais e de saúde, obtidas a partir da aplicação de questionário estruturado. Foi realizada a descrição da amostra e cálculo da prevalência de hipertensão com intervalo de confiança de 95% (IC95), bem como verificação das variáveis associadas ao desfecho por meio da Regressão de Poisson, admitiu-se erro α de 5%. Resultados: A prevalência de hipertensão foi de 40% (IC95 37-42). Identificou-se probabilidade de hipertensão 6,52 vezes maior em idosos. A prevalência do diagnóstico de hipertensão foi 23% maior em indivíduos com diabetes mellitus, 34% maior em portadores de hipercolesterolemia, 32% maior naqueles com problemas cardíacos e 48% maior naqueles com excesso de peso. Também, verificou-se que a probabilidade de hipertensão foi maior em pacientes com depressão (13%) e naqueles em uso de polifarmácia (27%). Ainda, a prevalência do desfecho foi 53% menor em indivíduos cujo tempo decorrido da última consulta médica foi maior que 12 meses. Conclusão: A prevalência de hipertensão foi elevada, revelando uma tendência mundial. A alta frequência esteve associada ao aumento da idade, diagnóstico simultâneo de doenças crônicas e polimedicação, revelando a necessidade de uma abordagem integral na prevenção desta doença e na melhora do desfecho terapêutico, reduzindo os óbitos relacionados às doenças cardiovasculares.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.143
GPT teacher head0.444
Teacher spread0.301 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
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