Association of cancer with the risk of developing hypertension
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Although the importance of hypertension in patients with cancer is widely recognized, little is known about the risk of developing hypertension in patients with a history of cancer. METHODS AND RESULTS: This retrospective observational cohort study analysed data from the JMDC Claims Database between 2005 and 2022, including 78 162 patients with a history of cancer and 3692 654 individuals without cancer. The primary endpoint was the incidence of hypertension.During a mean follow-up period of 1208 ± 966 days, 311 197 participants developed hypertension. The incidence of hypertension was 364.6 [95% confidence interval (CI) 357.0-372.2] per 10 000 person-years among those with a history of cancer, and 247.2 (95% CI 246.3-248.1) per 10 000 person-years in those without cancer. Individuals with a history of cancer had an elevated risk of developing hypertension, according to multivariable Cox regression analyses [hazard ratio (HR) 1.17, 95% CI 1.15-1.20]. Both cancer patients requiring active antineoplastic therapy (HR 2.01, 95% CI 1.85-2.20), and those who did not require active antineoplastic therapy (HR 1.14, 95% CI 1.12-1.17) had an increased risk of hypertension. A multitude of sensitivity analyses confirmed the robustness of the relationship between cancer and incident hypertension. Patients with certain types of cancer were found to have a higher risk of developing hypertension than those without cancer, with varying risks dependent on the type of cancer. CONCLUSION: Our analysis of a nationwide epidemiological database revealed that individuals with a history of cancer have a higher risk of developing hypertension, and this finding applies to both cancer patients who require active antineoplastic therapy and those who do not.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».