4. Safety of Renal Denervation as Treatment for Resistant Hypertension: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is very common throughout the world's population, which many people are unaware of, but it is still rising in population and causing a major public health problem. One of the methods used in treating resistant hypertension is renal denervation. However, studies on its safety and vascular complications effects are still unknown. The purpose of this study was to find out the safety of renal denervation in patients with resistant hypertension. This review was conducted on 10–17 December 2022. Two independent researchers systematically extracted data from several databases, such as PubMed Central (PMC), Science Direct, and PUBMED by using MeSH terminology of keywords renal denervation, hypertension, and safety. The extracted studies were then analyzed and selected according to our inclusion criteria such as studies in the last 5 years, cohort studies, and case-control studies. We excluded systematic reviews, meta-analyses, case series, case reports, studies on pregnant women, children, and animals. Research quality was assessed using Newcastle-Ottawa (NOS). From 4 cohort studies (166 subjects from various countries), 3 of them showed renal denervation has a favorable safety profile in gaining blood pressure control. The safety endpoint such as all-cause death and vascular complication were reached, but one study reported one patient with progression of renal artery stenosis and hypertensive urgency; All studies have proven good quality based on NOS. In conclusion, renal denervation showed efficacy by sustained blood pressure reducing effect in patients with resistant hypertension. However, further study is needed to confirm these findings.
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».