Visit-to-visit blood pressure variability is common in primary care patients: Retrospective cohort study of 221,803 adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although high visit-to-visit blood pressure variability (BPV) is an independent risk factor for cardiovascular events, the frequency of high BPV is unknown. We conducted this study to define the frequency of high BPV in primary care patients, clinical correlates, and association with antihypertensive therapies. METHODS: Retrospective cohort study using electronic medical record data (with previously validated case definitions based on billing codes, free text analysis of progress notes, and prescribing data) from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network of 221,803 adults with multiple clinic visits over a 2-year period. We a priori defined a standard deviation>13.0 mm Hg in visit-to-visit systolic blood pressure (SBP) as "high BPV" based on prior literature. RESULTS: Overall, 85,455 (38.5%) patients had hypertension (mean 6.56 visits with SBP measurement, mean SBP 134.4 with Standard Deviation [SD] 11.3, 33.2% exhibited high BPV) and 136,348 did not (mean 3.96 visits with SBP measurement, mean SBP 120.9 with SD 8.2, 16.5% had high BPV). BPV increased with age regardless of whether individuals had hypertension or not; at all ages BPV varied across antihypertensive treatment regimens and was greater in those receiving renin angiotensin blockers or beta-blockers (p<0.001). High BPV was more frequent in patients with diabetes, chronic kidney disease, dementia, depression, chronic obstructive pulmonary disease, or Parkinson's disease. CONCLUSIONS: High visit-to-visit BPV is present in one sixth of non-hypertensive adults and one third of hypertensive individuals and is more common in those with comorbidities. The frequency of high BPV varies across antihypertensive treatment regimens.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».