Diabetes, hepatitis C and human immunodeficiency virus influence hypertension risk differently in cohorts of haemophilia patients, veterans and the general population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The reasons for the high prevalence of hypertension in persons with haemophilia (PWH) are poorly understood. AIM: To examine the roles of diabetes, Hepatitis C Virus (HCV) and Human Immunodeficiency Virus (HIV) in the etiology of hypertension for PWH. METHODS: Retrospective cross-sectional design. Adult PWH (n = 691) were divided into two groups: (A) free of diabetes, HCV and HIV; (B) with diabetes and/or HCV positivity and/or HIV positivity. Each group was matched by race and age with random samples from the general population of the US (National Health and Nutrition Examination Surveys, NHANES) and outpatients at the Veterans Affairs Medical Center (VAMC) in San Diego. Generalized additive models (GAMs) were fitted for graphical analysis of hypertension risk over the lifespan. RESULTS: In Group A, PWH had the highest prevalence of hypertension compared to NHANES and VAMC, especially in young adults. In Group B, diabetes increased the risk of hypertension for all three cohorts (PWH, NHANES and VAMC), especially for PWH. In PWH, hypertension risk was also increased by HIV, in NHANES by HCV, and in VAMC by HCV and HIV. CONCLUSION: Diabetes conferred the greatest risk of hypertension for all three cohorts. However, curves of hypertension in relation to age revealed that diabetes, HCV and HIV modulated hypertension risk differently in PWH. PWH experienced a disproportionally high risk increase with diabetes. Therefore, haemophilia care should include screening for hypertension and diabetes at a young age.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».