Can Personal Exposures to Higher Nighttime and Early-Morning Temperatures Increase Blood Pressure?
Notice bibliographique
Résumé
Environmental temperatures are inversely related to BP; however, the effects of short-term temperature changes within a 24-hour period and measured with high accuracy at the personal level have not been described. Fifty-one nonsmoking patients living in the Detroit area had up to 5 consecutive days of 24-hour personal-level environmental temperature (PET) monitoring along with daily cardiovascular measurements, including BP, performed mostly between 5 pm and 7 pm during summer and/or winter periods. The associations between hour-long mean PET levels during the previous 24 hours with the outcomes were assessed by linear mixed models. Accounting for demographics, environmental factors, and monitoring compliance, systolic and diastolic BP were positively associated with several hour-long PET measurements ending from 10 to 15 hours beforehand. During this time, corresponding mostly to a period starting from between 1 am and 3 am to ending between 7 am and 9 am, an increase of 1°C was associated with a 0.81 mm Hg to 1.44 mm Hg and 0.59 mm Hg to 0.83 mm Hg elevation in systolic and diastolic BP, respectively. Modestly warmer, commonly encountered PET levels posed a clinically meaningful effect (eg, a 6.95 mm Hg systolic pressure increase per interquartile range (4.8°C) elevation at lag hour 10). Community-level outdoor ambient temperatures were not related to BP. The authors provide the first evidence that personal exposure to warmer nighttime and early-morning environmental temperatures might lead to an increase in BP during the ensuing day.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».