Is the response to antihypertensive drugs heterogeneous? Rationale for personalized approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Arterial hypertension represents the most important cardiovascular risk factor with a direct responsibility for a large share of cardiovascular mortality and morbidity in the world. Despite the wide availability of antihypertensive therapies with documented effectiveness, blood pressure control still remains largely unsatisfactory in large segments of the population. Guidelines for the management of arterial hypertension suggest the preferential use of five classes of drugs-angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin II type I receptor inhibitors, calcium channel blockers, thiazide/thiazide-like diuretics, and beta-blockers-recommending the use of combination therapy, preferably in pre-established combinations, for the majority of hypertensive patients. The evidence of a non-negligible heterogeneity in the response to different antihypertensive drugs in different patients suggests the opportunity for personalization of treatment. The notable phenotypic heterogeneity of the population of hypertensive patients in terms of genetic structure, behavioural aspects, exposure to environmental factors, and disease history imposes the need to consider all the potential determinants of the response to a specific pharmacological treatment. The progressive digitalization of healthcare systems is making enormous quantities of data available for machine learning systems which will allow the development of management algorithms for truly personalized antihypertensive therapy in the near future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle