Seasonal variation in blood pressure recorded in routine primary care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Seasonal variations in blood pressure (BP) exist. There is limited information about important clinical factors associated with increased BP and the strength and amplitude of seasonal variation in primary care. Methods This was a repeated cross-sectional observational study of routinely measured BPs in primary care using data from electronic medical records in the greater Toronto region, from January 2009 to June 2019. We used time-series models and mean monthly systolic BPs (SBPs) and diastolic BPs (DBPs) to estimate the strength and amplitude of seasonal oscillations, as well as their associations with patient characteristics. Results 314,518 patients were included. Mean SBPs and DBPs were higher in winter than summer. There was strong or perfect seasonality for all characteristics studied, except for BMI less than 18.5 (underweight). Overall, the mean maximal amplitude of the oscillation was 1.51mmHg for SPB (95% CI 1.30mmHg to 1.72mmHg) and 0.59mmHg for DBP (95% CI 0.44mmHg to 0.74mmHg). Patients aged 81 years or older had larger SBP oscillations than younger patients aged 18 to 30 years; the difference was 1.20mmHg (95% CI 1.15mmHg to 1.66mmHg). Hypertension was also associated with greater oscillations, difference 0.53mmHg (95% CI 0.18mmHg to 0.88mmHg). There were no significant differences in SBP oscillations by other patient characteristics, and none for DBP. Conclusion Strong seasonality was detected for almost all patient subgroups studied and was greatest for older patients and for those with hypertension. The variation in BP between summer and winter should be considered by clinicians when making BP treatment decisions.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».