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Enregistrement W3112857530 · doi:10.1177/0271678x20966975

Longitudinal relation between blood pressure, antihypertensive use and cerebral blood flow, using arterial spin labelling MRI

2020· article· en· W3112857530 sur OpenAlexaff
Jan Willem van Dalen, Henk Mutsaerts, Jan Petr, Matthan W.A. Caan, Eric P. Moll van Charante, Bradley J. MacIntosh, Willem A. van Gool, Aart J. Nederveen, Edo Richard

Notice bibliographique

RevueJournal of Cerebral Blood Flow & Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésCerebral blood flowBlood pressureMedicineCerebral autoregulationCerebral perfusion pressureCardiologyInternal medicineAutoregulationHemodynamicsPulse pressureMean arterial pressureAnesthesiaHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consistent cerebral blood flow (CBF) is fundamental to brain function. Cerebral autoregulation ensures CBF stability. Chronic hypertension can lead to disrupted cerebral autoregulation in older people, potentially leading to blood pressure levels interfering with CBF. This study tested whether low BP and AHD use are associated with contemporaneous low CBF, and whether longitudinal change in BP is associated with change in CBF, using arterial spin labelling (ASL) MRI, in a prospective longitudinal cohort of 186 community-dwelling older individuals with hypertension (77 ± 3 years, 53% female), 125 (67%) of whom with 3-year follow-up. Diastolic blood pressure, systolic blood pressure, mean arterial pressure, and pulse pressure were assessed as blood pressure parameters. As additional cerebrovascular marker, we evaluated the ASL signal spatial coefficient of variation (ASL SCoV), a measure of ASL signal heterogeneity that may reflect cerebrovascular health. We found no associations between any of the blood pressure measures and concurrent CBF nor between changes in blood pressure measures and CBF over three-year follow-up. Antihypertensive use was associated with lower grey matter CBF (−5.49 ml/100 g/min, 95%CI = −10.7|−0.27, p = 0.04) and higher ASL SCoV (0.32 SD, 95%CI = 0.12|0.52, p = 0.002). These results warrant future research on the potential relations between antihypertensive use and cerebral perfusion.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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