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Enregistrement W2006767930 · doi:10.1080/08037050510008797

Hormone replacement use, arterial distensibility, cardiac structure and circadian blood pressure profile in menopausal women

2005· article· en· W2006767930 sur OpenAlexaff
Julia Wong, Shirley Wong, Paul Handa, Carl E. Abbott

Notice bibliographique

RevueBlood Pressure · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineBlood pressureAmbulatory blood pressureLipid profileCardiologyBody mass indexMenopauseDiastoleHormone replacement therapy (female-to-male)EndocrinologyCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observational and interventional studies that evaluate the impact of hormone replacement therapy (HRT) on cardiovascular changes have produced inconsistent and inconclusive results. The present study sought to elucidate the influence of HRT on aortic distensibility, left ventricular mass (LVM) and 24-h blood pressure (BP) profile in 38 menopausal women who were either HRT users or non-users. The two groups were similar for age, ambulatory BP, aortic distensibility, cardiac mass, lipid profile and body mass index but differed in clinic diastolic BP (DBP). HRT non-dippers had significantly lower clinic and daytime DBP and a smaller nocturnal BP reduction than dippers. Daytime DBP was significantly and inversely related to duration of HRT use. The present study demonstrates that hormonal therapy after menopause lowers DBP, but shows no significant influence on aortic distensibility, cardiac mass or 24-h BP profile. HRT users who were dippers demonstrated a significantly greater nocturnal BP reduction. Long-term controlled trails are needed to better define the effects of estrogen and progestin on the aorta, the heart and 24-h BP profile in normotensive and hypertensive menopausal women.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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