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Enregistrement W4417080596 · doi:10.1093/ajh/hpaf236

The Role of Renal Denervation in the Treatment of Hypertension in Canada: A Case-Based Discussion from the Canadian Hypertension Specialists Society

2025· article· en· W4417080596 sur OpenAlexafffundabout
Raj Padwal, Michael P. Dorsch, Sheldon W. Tobe, Jennifer Ringrose, Ernesto L. Schiffrin, Ross D. Feldman, Bhanu Prasad, Alexander A. C. Leung, Lisa Dubrofsky, Karen C. Tran, Mina Madan, Lindsay Machan, Nadia Khan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hypertension · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreWomen's College HospitalUniversity of TorontoWestern UniversityUniversity of CalgaryMcGill UniversitySouth Health CampusRegina General HospitalJewish General HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of British ColumbiaNOSM UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésBlood pressureClinical trialResistant hypertensionDenervationMultidisciplinary approachClinical PracticeMEDLINESecondary hypertension

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over one-third of Canadians with hypertension do not achieve recommended blood pressure (BP) targets despite availability of effective treatments. Renal sympathetic nerve denervation (RDN) is a recently approved, minimally invasive treatment for hypertension being offered in multiple Canadian centers. How best to implement this procedure in contemporary Canadian clinical practice remains unclear. Herein, we provide a Canadian hypertension specialist viewpoint on use of RDN in Canada. We review the rationale for, and evidence supporting, the use of RDN and discuss, using 2 clinical cases, its potential therapeutic role. We note that RDN has effectively lowered BP in multiple, sham-controlled, randomized clinical trials and has a favorable safety profile. Economic models indicate that it is cost-effective in the Canadian context. Conversely, the BP-lowering effect is relatively modest; no well-established method to pre-identify responders exists; cardiovascular endpoint data supporting use of RDN are lacking; and no clear funding model is currently in place in Canada. Accordingly, we suggest that use of RDN be reserved for willing patients with severely elevated BP despite the use of first-line conventional therapies who have had secondary causes excluded. Examples include patients with resistant hypertension or moderate or severe hypertension and multiple drug intolerance syndrome. In view of its recent approval and known operator-dependency, RDN should be offered solely through programmatic, multidisciplinary collaboration between hypertension specialists and experienced interventionalists using a shared decision-making approach with the patient. Funding deployment should target such programs and sites should carefully monitor their outcomes to confirm comparability to the published literature.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0080,010
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeÉtude de cas
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'admission3
Résumé présentoui

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