Impacts of center and clinical factors in antihypertensive medication use after kidney transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension guidelines recommend calcium channel blockers (CCBs), thiazide diuretics, and angiotensin-converting-enzyme inhibitors/angiotensin receptor blockers (ACEi/ARBs) as first-line agents to treat hypertension. Hypertension is common among kidney transplant (KTx) recipients, but data are limited regarding patterns of antihypertensive medication (AHM) use in this population. We examined a novel database that links national registry data for adult KTx recipients (age > 18 years) with AHM fill records from a pharmaceutical claims warehouse (2007-2016) to describe use and correlates of AHM use during months 7-12 post-transplant. For patients filling AHMs, individual agents used included: dihydropyridine (DHP) CCBs, 55.6%; beta-blockers (BBs), 52.8%; diuretics, 30.0%; ACEi/ARBs, 21.1%; non-DHP CCBs, 3.0%; and others, 20.1%. Both BB and ACEi/ARB use were significantly lower in the time period following the 2014 Eighth Joint National Committee (JNC-8) guidelines (2014-2016), compared with an earlier period (2007-2013). The median odds ratios generated from case-factor adjusted models supported variation in use of ACEi/ARBs (1.51) and BBs (1.55) across transplant centers. Contrary to hypertension guidelines for the general population, KTx recipients are prescribed relatively more BBs and fewer ACEi/ARBs. The clinical impact of this AHM prescribing pattern warrants further study.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».