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Enregistrement W4415263000 · doi:10.1161/hyp.82.suppl_1.fr571

Abstract FR571: The Deadly Intersection of Sepsis-Related Mortality and Comorbid Hypertension in US Adults Aged 55 and Older From 1999 Till 2023

2025· article· en· W4415263000 sur OpenAlexaff
Muhammad Faizan Ali, Muhammad Faizan, Husnain Ahmad, Sherif Eltawansy, Ashraf Ahmed, Mohammad Hamza Bin Abdul Malik, Ritesh Pahwani, Rahul Patel, Hassan Mehdi, Muhammad Khan, Mohammad Hossain

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationConfidence intervalMortality rateSepsisYoung adultExcess mortalityComorbidity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sepsis remains a leading cause of death in older adults, and comorbid hypertension (HTN) may amplify this risk by impairing cardiovascular and immune responses. However, long-term mortality trends in this vulnerable population are not well defined. Aim: To evaluate 25-year trends in sepsis-related mortality among U.S. adults aged 55+ with comorbid HTN. Methods: Mortality data from the CDC WONDER database (1999–2023) were analyzed using Joinpoint regression to assess HTN and sepsis-related deaths among U.S. adults aged 55 and older. Age-adjusted mortality rates (AAMRs) per 100,000 were calculated, along with the average annual percent change (AAPC) and corresponding 95% confidence intervals (CI). Results: HTN among individuals with sepsis accounted for 351,442 deaths over 25 years. From 1999 and 2023, the overall AAMR increased from 8.53 to 26.48, with a staggering AAPC of 4.40 (95% CI: 3.67–5.42, p < 0.000001). Males constantly exhibited higher mortality rates than females (AAMR: 19.55 vs. 17.09); while also showing a steeper increase (AAPC: 5.19, 95% CI: 4.29–6.29) compared to females (AAPC: 3.81, 95% CI: 3.10–4.79,), both with p < 0.000001). Among races, Non-Hispanic (NH) Blacks had the highest AAMR (39.89), followed by Hispanic or Latino (23.73), American Indian (21.75), Asians (16.80) and NH Whites (15.39). Surprisingly NH Whites showed the sharpest rise (AAPC: 5.08, 95% CI: 4.28–6.26, p < 0.000001), followed by American Indians (AAPC: 4.34, 95% CI: 3.61–5.74, p < 0.000001). The region with the highest AAMR was South (20.76), followed by the West (18.75), whereas the states with the highest AAMRs were Oklahoma (65.70), Mississippi (54.37), and South Carolina (45.44). Urban areas exhibited slightly higher AAMRs than rural areas (17.02 vs. 16.16), even though the mortality trajectory was sharper in rural populations (AAPC: 6.10, 95% CI: 4.52–8.09, p < 0.000001) compared to urban areas (AAPC: 4.56, 95% CI: 3.46–5.90, p < 0.000001). Individuals aged ≥75 years exhibited the greater mortality burden, with an AAPC of 4.41 (95% CI: 3.72–5.36, p < 0.000001), which was surprisingly like the rise observed in those aged 55-74 years (AAPC: 4.39, 95% CI: 3.49–5.50, p < 0.000001). Conclusion: HTN and sepsis-related mortality has risen over 25 years, with marked increases among males, NH Whites, elderly, rural areas, Southern and Western regions—highlighting the urgent need for targeted interventions in vulnerable groups.

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)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,248 · 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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