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Enregistrement W2100048855 · doi:10.1111/j.1751-7176.2010.00392.x

Barriers to Blood Pressure Control: A STITCH Substudy

2010· article· en· W2100048855 sur OpenAlexaff
Sigrid Nelson, George K. Dresser, Margaret K. Vandervoort, Cindy J. Wong, Brian G. Feagan, Jeffrey L. Mahon, Ross D. Feldman

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Hypertension · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern UniversityRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusBlood pressureInternal medicinePost-hoc analysisMultivariate analysisCardiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite improvements in blood pressure (BP) control, a substantial percentage of patients do not achieve target. The relative importance of determinants of poor BP control is unclear. Therefore, the authors conducted a post hoc exploratory analysis to assess determinants of BP control. Data were collected in 45 general practices, which enrolled patients with uncontrolled hypertension. Antihypertensive medication changes throughout the 6-month follow-up period were documented. Baseline and 6-month BPs were recorded. Of the 2030 patients analyzed, 320 had diabetes. Overall, 42% of patients did not achieve BP control. In multivariate analysis, failure to intensify therapy was identified as a significant independent predictor of lesser BP reduction. Of patients unable to reach target after 6 months, only 25% were prescribed ≥ 3 drugs. Patients with diabetes were significantly less likely to reach target than those without (26% vs 64%, P<.001). Antihypertensive therapy prescribed to patients with diabetes was only marginally more intensive than to those without. In patients with hypertension, whether with or without coexisting diabetes, poor BP control appears to be at least partially due to failure to uptitrate antihypertensive therapy. Clinical inertia is likely an important barrier to BP control.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations38
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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