Abstract FR442: The Association of Nocturnal Blood Pressure Patterns with BMI, Diabetes, and Cardiovascular Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ambulatory Blood Pressure Monitoring (ABPM) offers valuable insights into 24-hour blood pressure (BP) patterns, providing a more comprehensive assessment of cardiovascular risk compared to office-based measurements. This study investigates the relationship between nocturnal BP fluctuations, BMI, diabetes, and cardiovascular dysfunction in a large cohort. Methods: A retrospective analysis of 8199 participants undergoing 24-hour ABPM was conducted. Nocturnal BP patterns were categorized into dipping, non-dipping, reverse-dipping, and extra-dipping. Associations between these patterns and BMI, diabetes, and cardiovascular dysfunction were examined. Additionally, the relationship between menopause status, early-morning hypertension, and diabetes was assessed in female participants. Results: Among participants, 40.7% exhibited hypertension linked to abnormal nocturnal BP patterns (non-dipping 19.16%, 6.22% reverse-dipping, and 1.74% extra-dipping); only 13.06% showed normal dipping pattern. Increased BMI, particularly in overweight and obese categories, was significantly associated with non-dipping and reverse-dipping patterns. These patterns correlated with heightened risks of cardiovascular events, early-morning hypertension, and diabetes. Conclusion: ABPM provides critical insights into abnormal nocturnal BP patterns and their associations with BMI, diabetes, and cardiovascular dysfunction. The findings support broader integration of ABPM into clinical settings to enhance cardiovascular risk assessment and management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».