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Enregistrement W2125325083 · doi:10.1111/joim.12446

Benefits and risks of antihypertensive medications in the elderly

2015· review· en· W2125325083 sur OpenAlexafffund
Debra A. Butt, Paula Harvey

Notice bibliographique

RevueJournal of Internal Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Family and Community Medicine, University of Toronto
Mots-clésMedicineOrthostatic vital signsDementiaObservational studyClinical trialDiabetes mellitusBlood pressureDiseaseIntensive care medicineCognitive declinePopulationInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension is highly prevalent in older age and accounts for a large proportion of cardiovascular (CV) morbidity and mortality worldwide. Isolated systolic hypertension is more common in the elderly than younger adults and associated with poor outcomes such as cerebrovascular disease and acute coronary events. International guidelines are inconsistent in providing recommendations on optimal blood pressure targets in hypertensive elderly patients as a result of the limited evidence in this population. Evidence from clinical trials supports the use of antihypertensive drugs in hypertensive elderly patients due to benefits in reducing CV disease and mortality. However, elderly participants in these trials may not be typical of elderly patients seen in routine clinical practice, and the potential risks associated with use of antihypertensive drugs in the elderly are not as well studied as younger participants. Therefore, the purpose of this review was to provide a comprehensive summary of the benefits and risks of the use of antihypertensive drugs in elderly patients (aged ≥65 years), highlighting landmark clinical trials and observational studies. We will focus on specific outcomes relating to the benefits and risks of these medications in hypertensive elderly patients, such as CV disease, cognitive decline, dementia, orthostatic hypotension, falls, fractures, cancer and diabetes, in order to provide an update of the most relevant and current evidence to help inform clinical decision-making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations45
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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