Notice bibliographique
Résumé
This symposium discussed several recent initiatives used around the world to improve the management of hypertensive patients and achieve better blood pressure (BP) control. The key objectives of the symposium were to review the current position with regards to BP control in Europe, to discuss the initiatives used in Italy, France, and Canada to improve hypertension management and their outcomes, and to assess how single-pill fixed-dose combinations of antihypertensive drugs have improved adherence. Some of the key barriers to BP control were discussed and measures to overcome these presented, so that further improvements in hypertension management can be achieved going forward. Prof Anthony Heagerty opened the meeting by discussing the key causes of suboptimal BP control and the results of the SPRINT study. Prof Massimo Volpe presented the initiative to achieve 70% BP control and assessed its success to date in Italy. Prof Jean-Jacques Mourad discussed the results of the PAssAGE 2014 study and French League Against Hypertension Survey (FLAHS) in 2015, following the initiative to achieve 70% BP control in France by the end of 2015. Prof Raj Padwal presented the Canadian hypertension Education Program (CHEP) and the improvements in the management of hypertensive patients in Canada. Finally, Dr Julian Segura bought the meeting to a close by discussing how fixed-dose combinations have improved adherence in clinical practice.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».