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Enregistrement W4416088292 · doi:10.2196/87091

Joint Trajectories of Blood Pressure and Heart Rate and Their Association with Relative Change in Relative Wall Thickness in Hypertensive Patients: A Group-Based Multi-Trajectory Modeling Analysis (Preprint)

2025· preprint· en· W4416088292 sur OpenAlexvenueno aff
Nanxiang Zhang, Shuo Yang, Chonglong Ding, Jianan Yin, Fei Yi, Xinyan Zou, Yongjun Zheng, Xiang Huang, Jiezhen Feng, Hai Lin, Jinxin Zhang

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood pressureHeart rateAmbulatory blood pressureGlycemicBayesian multivariate linear regressionDiastoleJoint (building)Ambulatory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Ambulatory blood pressure monitoring objectively assesses circadian hemodynamic rhythms. However, the joint trajectories of longitudinal blood pressure (BP) and heart rate (HR), and their association with early hypertensive cardiac remodeling, remain incompletely characterized. Objective This study aimed to identify joint trajectories of BP and HR using group-based multitrajectory modeling and examine their associations with relative changes in relative wall thickness ( Δ RWT). Methods This community-based longitudinal cohort study included 213 patients with hypertension, with data collected between November 2022 and January 2025. Participants underwent 4 ambulatory BP monitoring sessions over 6 months, and echocardiography was measured at 3 months and 9 months. Group-based multitrajectory modeling was used to identify joint trajectories of 24-hour mean systolic blood pressure, diastolic blood pressure, and HR. A full-model multiple linear regression estimated the associations between trajectory groups and Δ RWT. Sensitivity analyses were conducted by adjusting for age and sex, and by using complete-case data. Results Four joint trajectory groups were identified: group 1 (lowest BP and HR, n=59), group 2 (normal BP, high HR, n=60), group 3 (stage 1 hypertension range, normal HR, n=54), and group 4 (stage 2 hypertension range, high HR, n=40). In the primary adjusted multiple linear regression model, compared with group 4, group 2 showed a significant inverse association with changes in Δ RWT ( b =−0.059, 95% CI −0.112 to −0.007; P =.03). Antidiabetic medication use was significantly associated with a reduction in Δ RWT ( b =−0.067, 95% CI −0.116 to −0.018; P =.008). Waking up before 7 AM was positively associated with an increase in Δ RWT ( b =0.045, 95% CI 0.007-0.083; P =.02). Notably, the association for group 2 attenuated to marginal significance ( P =.06) in the complete-case analysis, primarily due to the reduction in statistical power. Conclusions Hypertensive cardiac remodeling exhibits significant heterogeneity across distinct joint systolic blood pressure, diastolic blood pressure, and HR trajectories. Stable BP control is associated with a potential attenuation of early cardiac remodeling even in the presence of an elevated HR; however, this beneficial association attenuated to marginal significance in the complete-case analysis. Concurrent antidiabetic medication use and waking after 7 AM showed a beneficial association with the relative change in Δ RWT.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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