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Enregistrement W4389762350 · doi:10.1177/21501319231215025

Multimorbidity and Blood Pressure Control in Patients Attending Primary Care in Canada

2023· article· en· W4389762350 sur OpenAlexaffabout
Tu Ngoc Nguyen, Sumeet Kalia, Peter Hanlon, Bhautesh Jani, Barbara I. Nicholl, Chelsea D. Christie, Babak Aliarzadeh, Rahim Moineddin, Christopher Harrison, Clara K Chow, Martin Fortin, Frances S Mair, Michelle Greiver

Notice bibliographique

RevueJournal of Primary Care & Community Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensNorth York General HospitalUniversité de SherbrookeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood pressureComorbidityDiabetes mellitusDepression (economics)Odds ratioInternal medicineMultimorbidityLogistic regressionDementiaCross-sectional studyAnxietyPrimary carePediatricsDiseasePsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There has been conflicting evidence on the association between multimorbidity and blood pressure (BP) control. This study aimed to investigate this associations in people with hypertension attending primary care in Canada, and to assess whether individual long-term conditions are associated with BP control. METHODS: This was a cross-sectional study in people with hypertension attending primary care in Toronto between January 1, 2017 and December 31, 2019. Uncontrolled BP was defined as systolic BP ≥ 140 mmHg or diastolic BP ≥ 90 mmHg. A list of 11 a priori selected chronic conditions was used to define multimorbidity. Multimorbidity was defined as having ≥1 long-term condition in addition to hypertension. Logistic regression models were used to estimate the association between multimorbidity (or individual long-term conditions) with uncontrolled BP. RESULTS: A total of 67 385 patients with hypertension were included. They had a mean age of 70, 53.1% were female, 80.6% had multimorbidity, and 35.7% had uncontrolled BP. Patients with multimorbidity had lower odds of uncontrolled BP than those without multimorbidity (adjusted OR = 0.72, 95% CI 0.68-0.76). Among the long-term conditions, diabetes (aOR = 0.73, 95%CI 0.70-0.77), heart failure (aOR = 0.81, 95%CI 0.73-0.91), ischemic heart disease (aOR = 0.74, 95%CI 0.69-0.79), schizophrenia (aOR = 0.79, 95%CI 0.65-0.97), depression/anxiety (aOR = 0.91, 95%CI 0.86-0.95), dementia (aOR = 0.87, 95%CI 0.80-0.95), and osteoarthritis (aOR = 0.89, 95%CI 0.85-0.93) were associated with a lower likelihood of uncontrolled BP. CONCLUSION: We found that multimorbidity was associated with better BP control. Several conditions were associated with better control, including diabetes, heart failure, ischemic heart disease, schizophrenia, depression/anxiety, dementia, and osteoarthritis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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