Relationship Of A Community Physical Activity Program With The Number Of Antihypertensive Drugs Used By Elderly Women With Arterial Hypertension: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background : Physical activity is an important tool to manage systemic arterial hypertension. However, less is known about the relationship of physical activity with the number of antihypertensive drugs used by older adults. The aim of this study was to compare the number of antihypertensive drugs used by older female adults (aged ≥ 60 years) with a low level of physical activity with the number used by those with a high level of physical activity, and to verify how many participants used more than two antihypertensive drugs. The habitual level of physical activity was evaluated by the Baecke questionnaire Methods : Twenty-eight physically active older women with systemic arterial hypertension who participated in a physical activity program for community-dwelling older female adults were divided into two groups: participants who presented lower habitual physical activity levels were placed in group 1 and participants that presented higher habitual physical activity levels were placed in group 2, according to the Baecke questionnaire. In addition, the number of antihypertensive drugs used by participants was collected. Results : The number of prescribed antihypertensive tablets was 2.0 (median) for both groups investigated. There was no significant difference between groups regarding the number of antihypertensive tablets prescribed (p>0.05). There was no statistical difference in proportion of participants from the lower physical activity group used more than two antihypertensive drugs. Conclusions : The level of habitual physical activity did not affect the number of antihypertensive tablets used by hypertensive elderly women.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».