The impact of the COVID-19 Pandemic on hypertension phenotypes (ESH ABPM COVID-19 study)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic had a major impact on medical care. This study evaluated the influence of the pandemic on blood pressure (BP) control and hypertension phenotypes as assessed by office and 24-hour ambulatory BP monitoring (ABPM). DESIGN AND METHODS: Data were collected from 33 centers including Excellence Centers of the European Society of Hypertension. Two groups of patients with treated hypertension were compared. Pandemic group: including participants who had ABPM twice - at visit 2 during the COVID-19 pandemic and visit 1 performed 9-15 months prior to visit 2. Pre-pandemic group: had ABPM at two visits, performed before the pandemic within 9-15 months interval. We determined the following hypertension phenotypes: masked hypertension, white coat hypertension, sustained controlled hypertension (SCH) and sustained uncontrolled hypertension (SUCH). We analyzed the prevalence of phenotypes and their changes between visits. RESULTS: Data of 1419 patients, 616 (43 %) in the pandemic group and 803 (57 %) in the pre-pandemic group, were analyzed. At baseline (visit 1), the prevalence of hypertension phenotypes did not differ between groups. In the pandemic group, the change in hypertension phenotypes between two visits was not significant (p = 0.08). In contrast, in the pre-pandemic group, the prevalence of SCH increased during follow-up (28.8 % vs 38.4 %, p < 0.01) while the prevalence of SUCH decreased (34.2 % vs 27.8 %, p < 0.01). In multivariable adjusted analysis, the only factor influencing negative changes of hypertension phenotypes was the COVID-19 pandemic period. CONCLUSION: These results indicate a negative impact of the COVID-19 pandemic on BP control assessed by hypertension phenotypes.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».