Dietary Management of Children and Adolescents with High Blood Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hypertension (systolic blood pressure [SBP] >140 mmHg or diastolic blood pressure [DBP] >90 mmHg) is a major risk factor for cardiovascular disease and is estimated to affect over 60 million adults at a cost of 14 billion dollars annually (Gillman and Ellison, 1993; Fernandes and McCrindle, 2000). Pre-hypertension (SBP of 120-139 mmHg or DBP of80-89 mmHg) is estimated to affect another 45 million individuals and is strongly associated with development of hypertension with increasing age (Chobanian et al., 2003). Although hypertension in childhood is typically secondary to some other pathological condition, growing evidence from landmark studies including the Muscatine, Bogalusa, and Cardiovascular Risk in Young Finns studies confirms that blood pressure in youth tracks into adulthood (Webber et al., 1983; Lauer et al., 1984; Lauer and Clarke, 1989; Raitakari et al., 1994; Muntner et al., 2004). This phenomenon may be even more pronounced in certain ethnic groups (Rosner et al., 2000). For example, the Pathobiological Determinants of Atherosclerosis in Youth (PDAY) research group reported that, based on autopsy studies, more extensive raised lesions were found in blacks than in whites with hypertension (McGill et al., 2000; also see Chapter 1). Concerns about these associations are further magnified by evidence of increased levels of blood pressure in children and adolescents, ages 8 to 17 years, from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) conducted in 1988-94 and 1999-2000 (Muntner et al., 2004).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».