Analysis of antihypertensive drug use and ESRD incidence in Canada and US
Notice bibliographique
Résumé
Antihypertensive drug use in North America has varied during the 1990s while the incidence rates of ESRD have increased. We analyzed variations in use of the four prominant drug categories retrospectively to determine if ESRD variation was associated with variations in antihypertensive drug use. Data fusion technique assessing market share of antihypertensive medications and annual changes in ESRD incidence was used. The predictor variables were market share percentage of total national cardiovascular expenditure for four medication groups (diuretics (D), beta-blockers (B), calcium channel blockers (C) or ACE-inhibitors (A)) in each country for the years 1990 to 2001 inclusive. Data were time-lagged by 4 years, consistent with our previous findings. Multiple regression analysis used MODSTAT (all rights reserved). Coefficients of correlation were calculated to show relationships between predictor variables and the dependent variable. Coefficients for each predictor variable are shown. Drugs associated with the highest predictor coefficient are associated with increased ESRD, and those with the lowest predictor coefficient have the lowest association. Drugs with a negative coefficient are protective, since increased use is associated with lower ESRD incidence. Canadian data show a coefficient of 0.95568, indicating that 91.33 percent of the variation in ESRD incidence in Canada from 1990-1996 could be explained by drug variations (p=0.037). From highest to lowest, the drugs had the following coefficients of prediction: diuretics (26.6), CCBs (3.3), ACE-Is (0.9), BB (−12.8). US data show a coefficient 0.91856, indicating that 84.37 percent of the variation in ESRD incidence in the US from 1990-1997 could be explained by drug variations (p=0.05). From highest to lowest, the drugs had the following coefficients of prediction: diuretics (6.7), CCBs (0.99), ACE inhibitors (−1.97), beta-blockers (−2.9). Retrospective analysis of antihypertensive medication use shows that variability of ESRD incidence is predicted knowing the market share of the major drug categories four years earlier. Diuretics were identified with the highest predictive coefficient associated with ESRD, CCBs were essentially neutral, ACE inhibitors (US) and beta-blockers (both) found a negative predictive coefficient, implying renoprotection. In both databases the order of coefficients for the drugs were D>C>A>B. Arguably JNC 7 and ALLHAT recommendations may need re-evaluation. Am J Hypertens (2004) 17, 22A–22A; doi: 10.1016/j.amjhyper.2004.03.051
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».