Adherence to guideline‐recommended care of late‐onset hypertension in females versus males: A population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sex-based disparities in cardiovascular outcomes may be improved with appropriate hypertension management. OBJECTIVE: To compare the evidence-based evaluation and management of females with late-onset hypertension compared to males in the contemporary era. METHODS: Design: Retrospective population-based cohort study. SETTING: Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Residents aged ≥66 years with newly diagnosed hypertension between January 1, 2010, and December 31, 2017. EXPOSURE: Sex (female vs. male). OUTCOMES AND MEASURES: We used Poisson and logistic regression to estimate adjusted sex-attributable differences in the performance of guideline-recommended lab investigations. We estimated adjusted differences in time to the prescription of, and type of, first antihypertensive medication prescribed between females and males, using Cox regression. RESULTS: Among 111,410 adults (mean age 73 years, 53% female, median follow-up 6.8 years), females underwent a similar number of guideline-recommended investigations (adjusted incidence rate ratio, 0.997 [95% confidence interval [CI] 0.99-1.002]) compared to males. Females were also as likely to complete all investigations (0.70% females, 0.77% males; adjusted odds ratio, 0.96 [95% CI 0.83-1.11]). Females were slightly less likely to be prescribed medication (adjusted hazard ratio [aHR] 0.98 [95% CI 0.96-0.99]) or, among those prescribed, less likely to be prescribed first-line medication (aHR, 0.995 [95% CI 0.994-0.997]). CONCLUSIONS: Compared to males, females with late-onset hypertension were equally likely to complete initial investigations with comparable prescription rates. These findings suggest that there may be no clinically meaningful sex-based differences in the initial management of late-onset hypertension to explain sex-based disparities in cardiovascular outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».