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Enregistrement W1965456046 · doi:10.1097/mbp.0b013e32835ea233

Blood pressure measures and their predictive ability of cardiovascular mortality

2013· article· en· W1965456046 sur OpenAlexaff
Axel C. Carlsson, Sven‐Erik Johansson, Holger Theobald, Per Wändell

Notice bibliographique

RevueBlood Pressure Monitoring · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood pressureCardiologyInternal medicineEmergency medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE(S): Our aim was to calculate the predictability of different blood pressure measures for cardiovascular mortality in a cohort of both men and women. We also aimed to determine whether clinically applicable cut-off levels for cardiovascular mortality risk of these measures work well. MATERIALS AND METHODS: A healthcare need investigation from the 1970s was used. Participants aged 46-65 were included, n=788 (390 men and 398 women). The following blood pressure measures were studied: systolic, diastolic, mean, mid, and pulse pressure. The participants were followed for 26 years with respect to cardiovascular mortality through the Swedish Cause-of-Death Register. Isolated diastolic hypertension failed to show significant associations with cardiovascular mortality. RESULTS: Combined systolic and diastolic hypertension showed twice as high cardiovascular mortality in men and women compared with those with normal blood pressure. Mid arterial blood pressure showed increased significant hazard ratios for all three grades of hypertension in men and for grades 2 and 3 in women with good predictability (area under the curve=0.72 and 0.80, respectively). CONCLUSIONS: Mid arterial blood pressure is strongly associated with cardiovascular mortality. Additional studies in larger populations and with a wider age range comparing mid arterial blood pressure with clinically useful cut-offs of other blood pressure measures are required to corroborate our findings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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