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Enregistrement W2270089292 · doi:10.1161/circulationaha.115.019657

Effect of Intensive Versus Usual Blood Pressure Control on Kidney Function Among Individuals With Prior Lacunar Stroke

2016· article· en· W2270089292 sur OpenAlexaff
Carmen A. Peralta, Leslie A. McClure, Rebecca Scherzer, Michelle C. Odden, Carole L. White, Michael G. Shlipak, Oscar Benavente, Pablo E. Pérgola

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNorthern California Institute for Research and Education
Mots-clésMedicineRenal functionStroke (engine)Blood pressureInternal medicineConfidence intervalKidney diseaseCardiologyCreatinineMyocardial infarctionProportional hazards modelLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effect of intensive blood pressure (BP) lowering on kidney function among individuals with established cerebrovascular disease and preserved estimated glomerular filtration rate (eGFR) is not established. METHODS AND RESULTS: Among 2610 participants randomized to a lower (<130 mm Hg) versus higher (130-149 mm Hg) systolic BP target with repeated measures of serum creatinine, we evaluated differences by study arm in annualized eGFR decline and rapid decline (eGFR decline >30%) using linear mixed models and logistic regression, respectively. We assessed associations of both treatment and kidney function decline with stroke, major vascular events, and the composite of stroke, death, major vascular events, or myocardial infarction using multivariable Cox regression, separately and jointly including a test for interaction. Analyses were conducted by treatment arm. Mean age was 63±11 years; 949 participants (36%) were diabetic; and mean eGFR was 80±19 mL·min(-1)·1.73 m(-2). At 9 months, achieved systolic BP was 137±15 versus 127±14 mm Hg in the higher versus lower BP group, and differences were maintained throughout follow-up (mean, 3.2 years). Compared with the higher target, the lower BP target had a -0.50-mL·min(-1)·1.73 m(-2) per year (95% confidence interval [CI], -0.79 to -0.21) faster eGFR decline. Differences were most pronounced during the first year (-2.1 mL·min(-1)·1.73 m(-2); 95% CI, -0.97 to -3.2), whereas rates of eGFR decline did not differ after year 1 (-0.095; 95% CI, -0.47 to 0.23). A total of 313 patients (24%) in the lower BP group had rapid kidney function decline compared with 247 (19%) in the higher BP group (odds ratio, 1.4; 95% CI, 1.1-1.6). Differences in rapid decline by treatment arm were apparent in the first year (odds ratio, 1.4; 95% CI, 1.1-1.8) but were not significant after year 1 (odds ratio, 1.0; 95% CI, 0.73-1.4). Rapid decline was associated with higher risk for stroke, major vascular events, and composite after full adjustment among individuals randomized to the higher BP target (stroke hazard ratio, 1.93; 95% CI, 1.15-3.21) but not the lower BP arm (stroke hazard ratio, 0.93; 95% CI, 0.50-1.75; all P for interaction <0.06). CONCLUSIONS: In patients with prior lacunar stroke and relatively preserved kidney function, intensive BP lowering was associated with a greater likelihood of rapid kidney function decline. Differences were observed primarily during the first year of antihypertensive treatment. Rapid kidney function decline was not associated with increased risk for clinical events among those undergoing intensive BP lowering. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: http://www.clinicalTrials.gov. Unique identifier: NCT00059306.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations74
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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