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Enregistrement W4283725434 · doi:10.1016/j.ahjo.2022.100166

Antihypertensive medication in frail older adults: A narrative review through a deprescribing lens

2022· review· en· W4283725434 sur OpenAlexaff
Roni Kraut, Carina Lundby, Оксана Бабенко, Ahmad Kamal, Cheryl A Sadowski

Notice bibliographique

RevueAmerican Heart Journal Plus Cardiology Research and Practice · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeprescribingNarrativeMedicineLens (geology)PolypharmacyOlder peopleGerontologyOptometryIntensive care medicineArtEngineeringLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of review: The management of hypertension in frail older adults remains controversial, as these patients are underrepresented in clinical trials and practice guidelines. Overtreatment may cause harm while undertreatment may lead to greater risk of cardiovascular events. Our research aims to examine this controversy and provide guidance regarding deprescribing decisions in frail older adults. Results: Current evidence suggests that there may be minimal cardiovascular benefit and significant harm of antihypertensive medication in the frail older adult population. A minority of hypertension guidelines provide sufficient recommendations for frail older adults, and there are limited tools available to guide clinical decision-making. Conclusion: Randomized controlled trials and well-designed observational studies are needed to confirm the benefit-to-harm relationship of antihypertensive medication in frail older adults. Decision tools that comprehensively address antihypertensive deprescribing would be advantageous to help clinicians with hypertension management in this population. Clinicians should engage in shared decision-making with the patient and family to ensure that decisions regarding antihypertensive deprescribing best meet the needs of all involved.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,006
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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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