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Enregistrement W3152206628 · doi:10.1161/hypertensionaha.120.16851

Pregnancy Outcomes and Blood Pressure Visit-to-Visit Variability and Level in Three Less-Developed Countries

2021· article· en· W3152206628 sur OpenAlexaff
Laura A. Magee, Jeffrey N. Bone, Salwa Owasil, Joel Singer, Terry Lee, Mrutyunjaya B. Bellad, Shivaprasad S. Goudar, Alexander G. Logan, Salésio Macuácua, Ashalata Mallapur, Hannah L. Nathan, Rahat Qureshi, Esperança Sevene, Andrew Shennan, Anifa Valá, Marianne Vidler, Zulfiqar A Bhutta, Peter von Dadelszen, Eusébio Macete, Khátia Munguambe, Charfudin Sacoor, Helena Boene, Felizarda Amose, Rosa Pires, Zefanias Nhamirre, Marta Macamo, Rogério Chiaú, Analisa Matavele, Faustino Vilanculo, Ariel Nhancolo, Silvestre Cutana, Ernesto Mandlate, Cassimo Bique, Emília Gonçálves, Sónia Maculuve, Ana Ilda Biz, Dulce Mulungo, Orvalho Augusto, Paulo Filimone, Vivalde Nobela, Corsino Tchavana, Cláudio Nkumbula, Zahra Hoodbhoy, Farrukh Raza, Sana Sheikh, Javed Memon, Imran Ahmed, Amjad Hussain, Umesh Charantimath, Geetanjali Katageri, Avinash Kavi, Amit Revankar, Umesh Y Ramdurg, Shashidhar G Bannale, Vaibhav B Dhamanekar, Geetanjali I Mungarwadi, Narayan V Honnungar, Bhalachandra S. Kodkany, Anjali Joshi, Uday S Kudachi, Sphoorthi S Mastiholi, Chandrappa C Karadiguddi, Gudadayya S Kengapur, Namdev A Kamble, Keval S Chougala, Dustin Dunsmuir, Sharla Drebit, Chirag Kariya, Mai‐Lei Woo Kinshella, Tang Lee, Jing Li, Mansun Lui, Beth A. Payne, Diane Sawchuck, Sumedha Sharma, Domena Tu, Ugochi V Ukah, J. Mark Ansermino, Ana Pilar Betrán, Richard J. Derman, Shafik Dharamsi, France Donnay, Guy A. Dumont, Susheela Engelbrecht, Veronique Fillipi, Tabassum Firoz, William A. Grobman, Marian Knight, Ana Langer, Simon Lewin, Gwyneth Lewis, Craig Mitton, Nadine Schuurman, Jim Thornton, Hubert Wong, Olalekan O. Adetoro, John Sotunsa, Romano Byaruhanga, Brian A. Darlow, Eileen K. Hutton, Mario Merialdi, Lehana Thabane

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchHospital for Sick ChildrenCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of TorontoProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood pressurePregnancyMedicineObstetricsDemographyInternal medicineBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In pregnancy in well-resourced settings, limited data suggest that higher blood pressure (BP) visit-to-visit variability may be associated with adverse pregnancy outcomes. Included were pregnant women in 22 intervention clusters of the CLIP (Community-Level Interventions for Preeclampsia) cluster randomized trials, who had received at least 2 prenatal contacts from a community health worker, including standardized BP measurement. Mixed-effects adjusted logistic regression assessed relationships between pregnancy outcomes and both BP level (median [interquartile range]) and visit-to-visit variability (SD and average real variability [ARV], adjusted for BP level), among all women and those who became hypertensive. The primary outcome was the CLIP composite of maternal and perinatal mortality and morbidity. Among 17 770 pregnancies, higher systolic and diastolic BP levels were associated with increased odds of the composite outcome per 5 mm Hg increase in BP (odds ratio [OR], 1.05 [95% CI, 1.03–1.07] and OR, 1.08 [1.06–1.11], respectively). Higher BP visit-to-visit variability was associated with increased odds, per a SD increase in BP variability measure, of (1) hypertension (systolic: OR, 2.09 [1.98–2.21] for SD and 1.52 [1.45–1.60] for ARV; diastolic: OR, 2.70 [2.54–2.87] for SD and 1.86 [1.76–1.96] for ARV); and (2) the composite outcome (systolic: OR, 1.10 [1.06–1.14] for SD and 1.06 [1.02–1.10] for ARV; diastolic: OR, 1.07 [1.03–1.11] for SD and 1.06 [1.02–1.09] for ARV). In 3 less-developed countries, higher BP level and visit-to-visit variability predicted adverse pregnancy outcomes, providing an opportunity for high-definition medicine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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