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Enregistrement W4412882893 · doi:10.64062/jpgmb.vol1.issue4.1

Effect of Beta-Blockers on Cognitive Function in Hypertensive Patients

2025· article· en· W4412882893 sur OpenAlexaboutno aff
Srikumar Chakravarthi, Barani Karikalan, Ranjith Karthekeyan, Asrori SS, S Shanmugasundaram

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacology Genetics and Molecular Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBETA (programming language)CognitionMedicinePsychologyInternal medicineComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension is a major health problem around the world. It is commonly treated with long-term medications, such as beta-blockers. They are good in lowering blood pressure, but there are worries about how they can affect cognitive function, especially in older people. The goal of this study was to find out how beta-blockers affect cognitive performance in people with high blood pressure by comparing them to people who take other blood pressure drugs. This research used a cross-sectional, comparative design with 100 people with high blood pressure between the ages of 45 and 75. They were split evenly into two groups: those who used beta-blockers and those who did not. The Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were used to test cognitive abilities. The results showed that patients on beta-blockers had far lower cognitive scores and a higher rate of mild to moderate cognitive impairment than the control group. Statistical analysis showed that these differences were significant (p < 0.05). The study's conclusion is that beta-blocker therapy may make cognitive performance worse in people with high blood pressure. This shows how important it is to be careful when prescribing these drugs and to keep an eye on cognitive function in these individuals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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