Current etiology of hypertension in European children – role of serum uric acid
Notice bibliographique
Résumé
2. Abstract Background While hypertension (HT) in pediatric patients is often secondary (SH), recent trends show a rise in primary hypertension (PH), which is associated with an increasing global prevalence of obesity. Our study aimed to assess the etiology of HT and predictors of PH in a large European cohort of children referred for HT based on office blood pressure (BP) measurements. Methods We performed retrospective analysis of 2008 children aged 0–18 years (12.3 ± 4.9 years) diagnosed with HT. Patients were classified into white coat hypertension (WCH), PH, or SH groups based on office BP and 24-hour ambulatory BP monitoring (ABPM). Clinical, anthropometric, and biochemical data were collected to differentiate PH and SH and to identify predictors of PH. Results Out of 2008 patients included in the analysis, HT was confirmed in 1452 patients (556 were classified as WCH). Of 1452 patients with HT: 42.8% had PH, while 57.2% had SH, mainly secondary to renal parenchymal disease (33.2% of SH patients), post-kidney transplant HT (23.1%), aortic coarctation (15.9%) and renovascular HT (13.8%). However, PH started to be the dominant cause of HT after 13 years of age and was diagnosed in 59.1% of 13–18-year-old patients with confirmed HT. Age ≥ 13 years, obesity (BMI-SDS ≥1.65), and serum uric acid ≥ 5.5 mg/dL were identified as significant PH predictors. Conclusions Our study provides valuable insights into the current etiology of pediatric HT and highlights the role of uric acid level assessment in the diagnosis of PH in children.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».