Notice bibliographique
Résumé
Resistant hypertension is a major opportunity for prevention of cardiovascular disease. Despite widespread dissemination of consensus guidelines, most patients are uncontrolled with approaches that assume that all patients are the same. Causes of resistant hypertension include 1) non-compliance 2) consumption of substances that aggravate hypertension (such as salt, alcohol, nonsteroidal anti-inflammatory drugs, licorice, decongestants) and 3) secondary hypertension. Selecting the appropriate therapy for a patient depends on finding the cause of the hypertension. Once rare causes have been eliminated (such as pheochromocytoma, licorice, adult coarctation of the aorta), the cause will usually be found by intelligent interpretation (in the light of medications then being taken) of plasma renin and aldosterone.If stimulated renin is low and the aldosterone is high, the problem is primary aldosteronism, and the best treatment is usually aldosterone antagonists (spironolactone or eplerenone; high-dose amiloride for men where eplerenone is not available). If the renin is high, with secondary hyperaldosteronism, the best treatment is angiotensin receptor blockers or aliskiren. If the renin and aldosterone are both low the problem is over-activity of renal sodium channels and the treatment is amiloride. This approach is particularly important in patients of African origin, who are more likely to have low-renin hypertension.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».