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Enregistrement W2479121431 · doi:10.1097/01.hjh.0000491549.56503.e0

[OP.7A.04] ANTIHYPERTENSIVE DRUGS AND THE RISK OF FEMUR FRACTURE IN HYPERTENSIVE PATIENTS IN SWEDISH PRIMARY HEALTH CARE. RESULTS FROM THE SWEDISH PRIMARY CARE CARDIOVASCULAR DATABASE (SPCCD)

2016· article· en· W2479121431 sur OpenAlexaff
Tove Bokrantz, Linus Schiöler, Charlotta Ljungman, Thomas Kahan, Kristina Bengtsson Boström, Jan Hasselström, Per Hjerpe, Dan Mellström, Karin Manhem

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThiazideFemur fractureOsteoporosisInternal medicineHip fractureFemurPopulationSurgeryBlood pressureEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Hypertension and osteoporosis are major public health problems that often coexist in the aging population. This study aimed to examine the associations between exposure to different antihypertensive drug classes and the risk of femur fracture in hypertensive men and women in Swedish primary health care. Design and method: This retrospective cohort study includes 63591 individuals, 50 years and older, diagnosed with hypertension during 2001–2008 in the Swedish Primary Care Cardiovascular Database (SPCCD). All patients were followed 1 Jan 2006 (or the date of their first diagnosis of hypertension if that date came later) until they had their first femur fracture, died, or reached the end of the database on 31 December 2012, whichever came first. Cox proportional hazards models were used to calculate the relative risk of femur fracture across types of antihypertensive medications. Analyses were adjusted for age, sex, comorbidity, medications and socioeconomic factors. Results: A total of 2737 femur fractures were observed during follow-up. Current use of thiazides was associated with a reduced risk of femur fracture (HR 0.83; 95% CI 0.74–0.93), as well as use of fixed drug combinations containing a thiazide (ACE-inhibitors + thiazide or angiotensin-receptor blocker + thiazide) (HR 0.67; 95% CI 0.56–0.80). Current use of loop-diuretics was associated with an increased risk of femur fracture (HR 1.23; 95% CI 1.09–1.38). No significant associations were found between femur fracture and current exposure to beta-blockers, alfa-blockers, aldosterone-receptor blockers, ACE-inhibitors, angiotensin-receptor blockers or calcium-channel blockers. Conclusions: In this large observational study of hypertensive patients, we could identify a protective effect on femur fracture risk in users of thiazide diuretics or combination pills containing a thiazide, whereas use of loop-diuretics was associated with an increased risk. Exposure to any other antihypertensive agent was associated with neither a decrease nor increase in fracture risk. In conclusion, the risk of femur fracture appear to differ across users of different antihypertensive agents, a knowledge that could have practical applications in primary health care to prevent adverse outcomes from both hypertension and osteoporosis in the aging population.

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)0,003
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
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 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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