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Enregistrement W4379931138 · doi:10.1097/01.hjh.0000940032.69540.55

HOW DOES THE ANTIHYPERTENSIVE THERAPY OF EVERYDAY PATIENTS FOLLOW THE DIFFERENT GUIDELINES?

2023· article· en· W4379931138 sur OpenAlexaboutno aff
Imola Fejes, Dávid Sándor Kiss, György Ábrahám, Péter Légrády

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProteinuriaHeart failureInternal medicineAnginaDiabetes mellitusAtrial fibrillationMyocardial infarctionCardiologyNephrologyStroke (engine)Kidney diseaseIntensive care medicinePhysical therapyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The different guidelines have got therapeutic recommendations for different conditions with hypertension. It sounds perfect. But what is the situation in the real life? How does the antihypertensive therapy of everyday patients follow the different guidelines? Design and method: Medications of alltogether 453 patients were analysed retrospectively from case reports. The selection of the patients was not based on specific criteria, but they arrived for their next visit at one of the Hypertension Outpatient Clinics of the Nephrology-Hypertension Center of the University of Szeged between 06/01/2021 and 31/12/2021. The authors used the guidelines valid in 2021 of the European Hypertension Society, the Hungarian Hypertension Society, the American Heart Association, the Hypertension Canada and the NICE as a base. Diabetes mellitus, angina pectoris, acute myocardial infarction, atrial fibrillation, congestive heart failure, chronic kidney disease without proteinuria, renal failure with proteinuria and stroke/TIA were the analysed conditions. Results: The rates of recommendation follow-up are summarized in the table. Conclusions: The antihypertensive medication of the patients proved to follow recommendations well. There were only non-significant differences between the following recommendations. In cardiovascular conditions, which can be considered more serious, it was completely the same.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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