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Enregistrement W4383683353 · doi:10.58931/cpct.2023.1212

Update on the management of hypertension in 2023

2023· article· en· W4383683353 sur OpenAlexaffabout
Doreen M. Rabi

Notice bibliographique

RevueCanadian Primary Care Today · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseBlood pressureIntervention (counseling)Intensive care medicineDiabetes mellitusRisk factorObesityEnvironmental healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension is the most common condition managed in the primary care setting. It is a potent but modifiable risk factor for cardiovascular disease (CVD) and premature mortality. Currently, approximately 25% of Canadian adults have a diagnosis of hypertension. However, the global community is experiencing challenges with optimizing hypertension management; it is estimated that at least 23% of individuals globally have effectively managed hypertension. Furthermore, if clinicians were able to identify and adequately intervene in these cases, we could prevent 10.8 million deaths per year. This statistic is extremely relevant to Canadian practitioners as our most recent Canadian data suggest that 34% of adults with hypertension are not achieving target blood pressure (BP) due to undertreatment or lack of awareness. The undertreatment of hypertension is complex. There are a number of structural and environmental drivers of CV risk, and there is increasing recognition that if we are going to be effective at CV risk reduction, we must acknowledge the significant role that social determinants play in the development of risk factors including hypertension, smoking, obesity and diabetes. The clinical guidance concerning hypertension may inadvertently contribute to the challenges we are seeing globally with hypertension management. There are numerous guidelines available to inform clinicians about how to provide supportive care for individuals with hypertension, and discordance between guidelines and the granularity of guidelines make implementation challenging. While there is disparity between guidelines, as well as differences regarding hypertension nomenclature, there is unanimous agreement that accurate BP measurement, risk-based thresholds for intervention, simplified approaches to pharmacotherapy, and well-structured care are the foundations of effective hypertension management.

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)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,014

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,200 · 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
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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