Impact of Frailty on Antihypertensive Treatment in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between systolic blood pressure and all-cause mortality differs between frail and nonfrail individuals, highlighting uncertainties about the effectiveness of antihypertensive treatments in frail populations. METHODS: Using data from the SHEP trial (Systolic Hypertension in the Elderly Program), a baseline frailty index (FI), including 55 variables, was constructed. Fine-Gray subdistribution hazard models and Cox proportional hazards regression models were used to explore the association between baseline FI and the risks of stroke, cardiovascular disease, and all-cause death, as well as to examine whether the impact of antihypertensive treatment on these outcomes was modified by baseline FI. RESULTS: A total of 4692 participants (mean age, 72.1 years; 56.7% women) were included, with a mean (SD) FI of 0.134 (0.061). During a median follow-up period of 4.4 years, FI was associated with a higher risk of stroke (subdistribution hazard ratio, 1.24 [95% CI, 1.10–1.39]; per SD higher FI), cardiovascular disease (subdistribution hazard ratio, 1.18 [95% CI, 1.09–1.26]), and all-cause death (hazard ratio, 1.37 [95% CI, 1.26–1.50]), after adjustment for age, sex, race, education and treatment group. Although those with higher levels of frailty were at higher risk for all outcomes, there was no evidence of an interaction between baseline FI and antihypertensive treatment ( P for interaction >0.05 for all outcomes). CONCLUSIONS: In individuals with isolated systolic hypertension, antihypertensive treatment improved associated outcomes even among those with a higher degree of frailty. These findings from the SHEP trial reinforce evidence from other seminal antihypertensive trials, which collectively inform the appropriate treatment of frail individuals with hypertension. REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT00000514.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».