Identifying pseudo-resistant hypertension and optimizing diuretic therapy for confirmed resistant cases in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 10% of individuals with hypertension are expected to have resistant hypertension (RH). Many have pseudo-resistant hypertension (p-RH) due to a variety of factors. To date, the prevalence of p-RH and optimal diuretic therapy in primary care have not been studied. Methods: A retrospective chart review was conducted, including patients referred to the hypertension clinic at the Centre for Family Medicine (CFFM) Family Health Team in Kitchener, ON, from January 2010 to September 2020. Individuals ≥18 years old referred to clinic by their family physician or other health care provider with 2 consecutive blood pressure (BP) readings of ≥140/90 mmHg despite using ≥3 antihypertensive agents were included. Results: Fifty-one patients taking ≥3 antihypertensive agents were referred during the study timeframe. Forty-one patients had ≥2 consecutive BP readings of ≥140/90 and were classified as having presumed RH. Of these, 24 patients (59%) had p-RH after BP was measured systematically in the hypertension clinic. Of the 17 with RH, 5 (29%) were prescribed optimal diuretic therapy upon referral. Most common clinic interventions included initiating or adjusting the dose of a diuretic (47%), adding a different antihypertensive agent (27%) or discontinuing an antihypertensive agent due to side effects (24%). Discussion: To our knowledge, this is the first time that the prevalence of p-RH and optimal diuretic therapy have been studied in primary care. p-RH was common and diuretic therapy was underused in RH. Conclusion: This study suggests that p-RH is prevalent and diuretic therapy underused in primary care. Systematic BP measurement and optimization of diuretic therapy should be prioritized prior to specialist referral.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».