37. Ambulatory Blood Pressure in Resistant Hypertension Treated with Renal Denervation, Does it Work?: a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension is a worldwide condition that occurs in a fourth of the world’s population and it is still rising, posing a threat to public health, with two-thirds living in low- to middle-income countries. One of the procedural treatments to treat resistant hypertension is renal denervation. However, the efficacy of renal denervation with resistant hypertension is not known and needs further investigations. Objective: The purpose of this study was to find out the efficacy of renal denervation in patients with resistant hypertension. Method: This review was conducted on 10-15 December 2023. Two independent researchers systematically extracted data from several databases, such as PubMed Central (PMC), Science Direct, and PUBMED by using MeSH terminology of keywords renal denervation, hypertension, and safety. The extracted studies were then analyzed and selected according to our inclusion criteria such as studies in the last 5 years, cohort studies, and case-control studies. We excluded systematic reviews, meta-analyses, case series, case reports, studies on pregnant women, children, and animals. Research quality was assessed using Newcastle-Ottawa (NOS). Result: From 10 cohort studies (2753 subjects from various countries), 9 of them showed renal denervation reduced blood pressure based on ambulatory monitoring. One of the studies showed the blood pressure lowering effect able to reach up to 3 years; All studies have proven good quality based on NOS. Conclusion: In conclusion, renal denervation showed efficacy by significantly reducing the blood pressure in patients with resistant hypertension. However, further study is needed to confirm these findings.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».