Impact of seasonal blood pressure changes on visit-to-visit blood pressure variability and related cardiovascular outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Visit-to-visit blood pressure (BP) variability associates with an increased risk of cardiovascular events. We investigated the role of seasonal BP modifications on the magnitude of BP variability and its impact on cardiovascular risk. METHODS: In 25 390 patients included in the ONTARGET and TRANSCEND trials, the on-treatment systolic (S) BP values obtained by five visits during the first two years of the trials were grouped according to the month in which they were obtained. SBP differences between winter and summer months were calculated for BP variability quintiles (Qs), as quantified by the coefficient of variation (CV) of on-treatment mean SBP from the five visits. The relationship of BP variability with the risk of cardiovascular events and mortality was assessed by the Cox regression model. RESULTS: SBP was approximately 4 mmHg lower in summer than in winter regardless of confounders. Winter/summer SBP differences contributed significantly to each SBP-CV quintile. Increase of SBP-CV from Q1 to Q5 was associated with a progressive increase in the adjusted hazard ratio (HR) of the primary endpoint of the trials, i.e. morbid and fatal cardiovascular events. This association was even stronger after removal of the effect of seasonality from the calculation of SBP-CV. A similar trend was observed for secondary endpoints. CONCLUSIONS: Winter/summer SBP differences significantly contribute to visit-to-visit BP variability. However, this contribution does not participate in the adverse prognostic significance of visit-to-visit BP variations, which seems to be more evident after removal of the BP effects of seasonality from visit-to-visit BP variations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».