Within‐Visit Variability of Blood Pressure and All‐Cause and Cardiovascular Mortality Among US Adults
Notice bibliographique
Résumé
The association between within-visit variability of systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) and all-cause and cardiovascular (CVD) mortality was examined using the Third National Health and Nutrition Survey (n=15,317). Three SBP and DBP readings were taken by physicians during a single medical evaluation. Within-visit variability for each participant was defined using the standard deviation of SBP and DBP across these measurements. Mortality was assessed over 14 years (n=3848 and n=1684 deaths from all causes and CVD, respectively). After age, sex, and race-ethnicity adjustment, the hazard ratios (95% confidence intervals) for all-cause mortality associated with the 4 highest quintiles of within-visit standard deviation of SBP (2.00-2.99 mm Hg, 3.00-3.99 mm Hg, 4.00-5.29 mm Hg, and ≥5.30 mm Hg) compared with participants in the lowest quintile of within-visit standard deviation of SBP (<2.0 mm Hg) were 1.04 (0.87-1.26), 1.09 (0.92-1.29), 1.06 (0.88-1.28), and 1.13 (0.95-1.33), respectively (P=.136). The analogous hazard ratios for CVD mortality were 0.95 (0.69-1.32), 0.96 (0.67-1.36), 0.95 (0.74-1.23), and 1.04 (0.80-1.35), respectively (P=.566). No association with mortality was present after further adjustment and when modeling within-visit standard deviation of SBP as a continuous variable. Standard deviation of DBP was not associated with mortality.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».