Progression of Beat-to-Beat Blood Pressure Variability Despite Best Medical Management
Notice bibliographique
Résumé
Beat-to-beat variability in blood pressure (BP) is associated with recurrent stroke despite good control of hypertension. However, no study has identified rates of progression of beat-to-beat BP variability (BPV), its determinants, or which patient groups are particularly affected, limiting understanding of its potential as a treatment target. In consecutive patients one month after a transient ischaemic attack or nondisabling stroke (Oxford Vascular Study), continuous noninvasive BP was measured beat-to-beat over 5 minutes (Finometer). Arterial stiffness was measured by carotid-femoral pulse wave velocity (Sphygmocor). Repeat assessments were performed at the 5-year follow-up visit and agreement determined by intraclass correlation coefficient. Rates of progression of systolic BPV (SBPV) and diastolic BPV (DBPV) and their determinants were estimated by mixed-effect linear models, adjusted for age, sex, and cardiovascular risk factors. One hundred eighty-eight of 310 surviving, eligible patients had repeat assessments after a median of 5.8 years. Pulse wave velocity was highly reproducible but SBPV and DBPV were not (intraclass correlation coefficient: 0.71, 0.10, and 0.16, respectively), however, all 3 progressed significantly (pulse wave velocity, 2.39%, P <0.0001; SBPV, 8.36%, P <0.0001; DBPV, 9.7, P <0.0001). Rate of progression of pulse wave velocity, SBPV, and DBPV all increased significantly with age ( P <0.0001), with an increasingly positive skew and were particularly associated with female sex (pulse wave velocity P =0.00035; SBPV P <0.0001; DBPV P <0.0001) and aortic mean SBP (SBPV P =0.037, DBPV P <0.0001). Beat-to-beat BP variability progresses significantly in high-risk patients, particularly in older individuals with elevated aortic systolic pressure. Beat-to-beat BPV and its progression represent potential new therapeutic targets to reduce cardiovascular risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».