P3562A new approach to diastolic blood pressure targets in patients with hypertension and coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Treatment of hypertension in the presence of coronary artery disease (CAD) can be challenging because myocardial perfusion is a function of the severity of coronary artery stenosis, level of diastolic blood pressure (DBP) which represents myocardial perfusion pressure and the amount of the myocardial mass being perfused. Excessive lowering of DBP may compromise coronary blood flow (CBF) but this is independent of the other determinants of CBF. Purpose: To examine a model which integrates these three CBF determinants in management of patients with hypertension Methods: We developed non-parametric equations that incorporate fractional flow reserve (FFR) measured at the time of coronary angiography and left ventricular mass measured by echocardiography and diastolic blood pressure (DBP). To validate and extrapolate the utility of this approach, a retrospective case review was conducted from the electronic medical records of persons attending a Cardiology Clinic. A consecutive patient sample (N=81) with CAD documented by coronary angiogram or coronary computerized tomography angiogram (CCTA) without previous PCI or valvular heart disease and with echocardiographic assessment of LV mass, was evaluated. FFR was estimated from the degree of coronary stenosis on coronary angiogram or CCTA. Blood pressure was measured in the office by an automated device.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».