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Enregistrement W2022721019 · doi:10.1111/j.1751-7176.2009.00081.x

Awareness of Hypertension and Proteinuria in Randomly Selected Patients in 11 Italian Cities. A 2005 Report of the National Kidney Foundation of Italy

2009· article· en· W2022721019 sur OpenAlexaff
Diego Brancaccio, Mario Cozzolino, Guido Bellinghieri, U. Buoncristianí, F. Cavatorta, Ludovica D’Apice, Biagio Di Iorio, Loreto Gesualdo, Salvatore Gianni, Biagio Ricciardi, Domenico Russo, Vittorio E. Andreucci

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Hypertension · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteinuriaMedicineKidney diseaseBlood pressureInternal medicineDiabetes mellitusDiseaseKidneyIntensive care medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arterial hypertension and proteinuria are risk factors for chronic kidney disease. A mobile clinic was parked in a central plaza of 11 Italian cities to check blood pressure (BP), prescribe antihypertensive drugs, assess for proteinuria, and provide awareness about hypertension. Among 3757 patients, 56% were hypertensive, 37% were not diabetic nor proteinuric with BP >or=140/90 mm Hg, 17% were diabetic or proteinuric with BP >or=130/80 mm Hg, and 11% were on treatment with BP at target. Among 1204 treated patients, 400 (33%) had controlled BP. Among all 2114 hypertensive patients, only 1344 (64%) were aware of their hypertension. Awareness was greater among treated patients at target (99%). As many as 523 (14%) patients had proteinuria >or=30 mg/dL. The authors conclude that awareness of people walking in the street about their BP and proteinuria is insufficient. Mobile screening clinics may increase public awareness and detection of hypertension and proteinuria in the general community and detect patients at risk for chronic kidney disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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