Impact of Age, Sex, and Race on Primary Aldosteronism Test Interpretations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New guidelines recommend testing for primary aldosteronism (PA) in all people with hypertension. Interpreting population-based results for PA will require understanding the influence of demographic characteristics. METHODS: 858 adults from across the US meeting traditional guideline criteria for PA testing underwent testing. The influence of demographic factors on test result interpretations was assessed after multivariable adjustment. RESULTS: Mean age was 62±11 years, with 54.6% women, 14% Black, and 22.9% Hispanic. Independent of antihypertensive medications and clinical comorbidities, participants aged ≥70 years had 24% lower aldosterone ( P <0.05), 48% lower renin activity ( P <0.001), and trended toward higher aldosterone-to-renin ratio (52% higher; P =0.14), compared with those <50 years. Aldosterone levels were higher in women compared with men across the lifespan. Black participants had 81% higher aldosterone-to-renin ratio than White participants ( P <0.001), primarily due to lower renin ( P <0.005). These demographic factors influenced the ultimate PA testing interpretation: participants ≥70 years old had 19% higher odds of a positive test than those <50 years old ( P =0.002), and Black participants had 22% higher odds of a positive test than White participants ( P <0.001). CONCLUSIONS: In this large, diverse, nationwide sample, older and Black participants had higher aldosterone-to-renin ratio and higher odds of testing positive for PA, and women had higher aldosterone levels than men across the lifespan. With newly expanded indications for PA testing, a greater appreciation of the influence of demographic characteristics on PA test results will be required.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».