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Enregistrement W4206989018 · doi:10.1161/hyp.70.suppl_1.096

Abstract 096: Comparing Strategies to Improve Systolic Blood Pressure Over 10 Years: A Simulation Study Using the Blood Pressure Control Model

2017· article· en· W4206989018 sur OpenAlexaff
Brandon K. Bellows, Andrew E. Moran, Natalia Ruiz‐Negrón, Kirsten Bibbins‐Domingo, Mark J. Pletcher, Valy Fontil

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood pressureNational Health and Nutrition Examination SurveyPopulationInternal medicineKidney diseaseHealth careCardiologyEmergency medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Uncontrolled hypertension increases patients’ risk for cardiovascular and kidney disease. This study compared strategies to improve systolic blood pressure (SBP) among 1000 simulated patients with uncontrolled hypertension (SBP >=140 mmHg) from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Methods: The Blood Pressure Control Model (BPCM) is a microsimulation, health state transition model that predicts the weekly SBP of patients receiving usual care. In the BPCM, patient SBPs are estimated using office visit frequency, measured SBP accuracy and variability, probability of treatment intensification with uncontrolled SBP, effect of antihypertensive medications, and adherence. BPCM inputs are derived from national survey data, meta-analyses, and other published literature. The effects of usual care on SBP were compared to 10% and 50% increases in global strategies for SBP control (i.e., visit frequency, treatment intensification, and/or adherence) over 10 years. SBP outcomes were validated against published literature values of 44-46% prior to implementation (i.e., usual care) and 74-80% 8-10 years after implementation of aggressive hypertension management programs in large health systems. Results: In the simulated NHANES population, the mean (SD) age was 61.1 (14.6), 52% were male, and mean baseline SBP was 153.2 (13.6) mmHg. Under usual care, the BPCM estimated a mean SBP of 140.1 (16.4) mmHg and 49% of patients achieving SBP <140 mmHg after 10 years. Compared to usual care, 50% improvements in global strategies resulted in more rapid reductions in SBP and earlier achievement of SBP control. Simultaneously improving all global strategies by 50% resulted in an estimated mean SBP of 132.4 (15.5) mmHg with 71% achieving control after 10 years. Conclusions: Usual care and intervention BPCM predictions are consistent with hypertension control rates observed in contemporary national surveys and the observed results of recent systematic hypertension control improvement programs. These results show the BPCM may be used by health system planners to project the impact of implementing hypertension control strategies.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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