78. Chronicles of Risk: Unveiling the Significance Cardiovascular, Renal, and Metabolic Diseases - A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Individuals with a reduction of over 10% in nocturnal blood pressure (BP) are classified as “dippers”, while those with a lower decrease are ”non-dippers”. Numerous studies suggest a connection between a non-dipper BP profile and an increased risk of target-organ damage. Objectives: The purpose of this study was to evaluate the association of non-dipping hypertension with the risk of cardiovascular, renal, and metabolic diseases. Methods: The outcome of interest included laboratory parameters such as total triglycerides (TG), low-density lipoprotein (LDL), serum creatinine, glomerular filtration rate (GFR), and fasting plasma glucose (FPG) levels, along with occurrences of cardiovascular disease (CVD) and type 2 diabetes mellitus (DMT2). Quality appraisal was done using Newcastle-Ottawa scale (NOS), while meta-analysis was done using RevMan 5.4. Results: A thorough search of five databases identified 20 articles, with quality assessment indicating 15 low-risk and five intermediate-risk studies. Laboratory analysis revealed that non-dipping hypertension is linked to increased total TG (2.52 mg/dl) and LDL (3.96 mg/dl), decreased GFR (3.54 ml/min), and elevated FPG (0.62 mg/dl) compared to dipping hypertension. No significant difference in serum creatinine was observed. Disease event analysis based on available studies indicated higher DMT2 occurrences in non-dipping hypertension, while CVD events were lower compared to dipping hypertension, noting high heterogeneity. Conclusion: Non-dipping hypertension is associated with more adverse values of laboratory measures, thereby elevating the risk of cardiovascular, renal, and metabolic diseases. Further research is needed to thoroughly investigate the specific interrelationship between non-dipping hypertension and those diseases.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».