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Enregistrement W4310376032 · doi:10.1161/hypertensionaha.122.19372

Toward Precision Medicine: Circadian Rhythm of Blood Pressure and Chronotherapy for Hypertension - 2021 NHLBI Workshop Report

2022· review· en· W4310376032 sur OpenAlexafffund
Michelle L. Gumz, Daichi Shimbo, Marwah Abdalla, Ravi C. Balijepalli, Christian Benedict, Yabing Chen, David J. Earnest, Karen L. Gamble, Scott Garrison, Ming Gong, John B. Hogenesch, Yuling Hong, Jessica R. Ivy, Bina Joe, Aaron D. Laposky, Mingyu Liang, Eric J. MacLaughlin, Tami A. Martino, David M. Pollock, Susan Redline, Amy Rogers, R. Daniel Rudic, Eva Schernhammer, George S. Stergiou, Marie‐Pierre St‐Onge, Xiaoling Wang, Jacqueline D. Wright, Young S. Oh

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteIrving Medical Center, Columbia UniversityNovo Nordisk FondenUniversity of AlbertaNational and Kapodistrian University of AthensUppsala UniversitetNational Institutes of HealthKidney Research UKBrigham and Women's HospitalBritish Heart FoundationUniversity of EdinburghAugusta UniversityUniversity of CincinnatiTexas Tech UniversityCollege of Medicine and Life Sciences, University of ToledoUniversity of Dundee
Mots-clésCircadian rhythmChronotherapy (sleep phase)Blood pressureMedicineBedtimeIntensive care medicineChronobiologyInternal medicinePhysiologyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthy individuals exhibit blood pressure variation over a 24-hour period with higher blood pressure during wakefulness and lower blood pressure during sleep. Loss or disruption of the blood pressure circadian rhythm has been linked to adverse health outcomes, for example, cardiovascular disease, dementia, and chronic kidney disease. However, the current diagnostic and therapeutic approaches lack sufficient attention to the circadian rhythmicity of blood pressure. Sleep patterns, hormone release, eating habits, digestion, body temperature, renal and cardiovascular function, and other important host functions as well as gut microbiota exhibit circadian rhythms, and influence circadian rhythms of blood pressure. Potential benefits of nonpharmacologic interventions such as meal timing, and pharmacologic chronotherapeutic interventions, such as the bedtime administration of antihypertensive medications, have recently been suggested in some studies. However, the mechanisms underlying circadian rhythm-mediated blood pressure regulation and the efficacy of chronotherapy in hypertension remain unclear. This review summarizes the results of the National Heart, Lung, and Blood Institute workshop convened on October 27 to 29, 2021 to assess knowledge gaps and research opportunities in the study of circadian rhythm of blood pressure and chronotherapy for hypertension.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations87
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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