Screening and treatment of hypertension in older adults: less is more?
Notice bibliographique
Résumé
Screening and treatment of hypertension is a cornerstone of cardiovascular disease (CVD) prevention. Hypertension causes a large proportion of cases of stroke, coronary heart disease, heart failure, and associated disability and is highly prevalent especially among older adults. On the one hand, there is robust evidence that screening and treatment of hypertension prevents CVD and decreases mortality in the middle-aged population. On the other hand, among older adults, observational studies have shown either positive, negative, or no correlation between blood pressure (BP) and cardiovascular outcomes. Furthermore, there is a lack of high quality evidence for a favorable harm-benefit balance of antihypertensive treatment among older adults, especially among the oldest-old (i.e., above the age of 80 years), because very few trials have been conducted in this population. The optimal target BP may be higher among older treated hypertensive patients than among middle-aged. In addition, among frail or multimorbid older individuals, a relatively low BP may be associated with worse outcomes, and antihypertensive treatment may cause more harm than benefit. To guide hypertension screening and treatment recommendations among older patients, additional studies are needed to determine the most efficient screening strategies, to evaluate the effect of lowering BP on CVD risk and on mortality, to determine the optimal target BP, and to better understand the relationship between BP, frailty, multimorbidity, and health outcomes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».