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Enregistrement W4415261954 · doi:10.1161/hyp.82.suppl_1.fr428

Abstract FR428: Relationship Between Medication Class and Ambulatory Blood Pressure Profile in the Chronic Renal Insufficiency Cohort

2025· article· en· W4415261954 sur OpenAlexaff
Sachin Vidur Pasricha, Debbie L. Cohen, Rachel Shulman, Rushelle Byfield, Jordana B. Cohen

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbulatory blood pressureBlood pressureCohortLogistic regressionMasked HypertensionKidney diseaseOdds ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Patients with chronic kidney disease (CKD) are at heightened risk for masked and nocturnal hypertension, conditions best identified through ambulatory blood pressure monitoring (ABPM). Our goal was to evaluate whether specific antihypertensive drug classes are associated with particular ABPM phenotypes. Methods: We conducted a cross-sectional analysis of participants from the Chronic Renal Insufficiency Cohort (CRIC), enrolled in 2003–2008, with ABPM data from 2008–2012. Antihypertensive medications were categorized into four classes: renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors (RASis), beta blockers, calcium channel blockers (CCBs), and thiazide/loop diuretics. We used nominal logistic regression to evaluate the association between medication class and ABPM phenotype: controlled hypertension, white coat effect, sustained hypertension, and masked uncontrolled hypertension (MUCH). Secondary outcomes included nocturnal hypertension, dipping status, and blood pressure (BP) variability, assessed using adjusted logistic and linear regression models. All analyses were adjusted for key sociodemographic and clinical factors. Results: Among 1,499 participants, 66% used RASis, 52% beta blockers, 43% CCBs, and 50% thiazide/loop diuretics. RASi use was inversely associated with sustained hypertension (OR 0.60, 95% CI 0.42 to 0.84), while beta blocker use was positively associated with MUCH (OR 1.48, 95% CI: 1.12 to 1.96). In secondary analyses, RASis were linked to lower odds of nocturnal hypertension (OR 0.71, 95% CI: 0.55 to 0.91), whereas CCBs were associated with higher odds of nocturnal hypertension (OR 1.36, 95% CI 1.07 to 1.73). CCB use was also inversely associated with BP variability. Conclusion: In patients with CKD, beta blockers are associated with MUCH and CCBs with nocturnal hypertension. Patients on these antihypertensive classes may benefit from undergoing ABPM, even when office BP appears controlled. Further research to understand the reproducibility and mechanisms of these findings is warranted.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,244 · 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
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Résumé présentoui

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