Hypertension, morbidité psychiatrique et réactivité cortisolémique chez les personnes âgées
Notice bibliographique
Résumé
Bien que le lien entre l'hypertension et les troubles psychiatriques soit établit [i.e. établi] depuis longtemps, ce n'est que dernièrement que le cortisol est étudié comme étant l'évidence biologique que ces deux affections ont une même composante pathogénique. Ce projet a pour objectif de documenter l'influence de la morbidité psychiatrique sur l'association entre le taux de cortisol salivaire et l'hypertension chez les personnes âgées. Méthodes et analyses : Les données utilisées proviennent de l'Enquête sur la santé des aînés (ESA), qui consiste en une entrevue à deux temps de mesure à un an d'intervalle (T1 et T2). Les données de l'enquête ESA ont été jumelées aux données administratives de la Régie de l'assurance maladie du Québec (RAMQ). L'hypertension fut retracée grâce aux traitements enregistrés dans la RAMQ et les troubles psychiatriques furent mesurés en référence aux critères du DSM-IV dans le cadre de l'étude ESA. Le cortisol a été obtenu par le prélèvement d'un échantillon salivaire lors de chaque entrevue. Pour tester l'effet modérateur des troubles psychiatriques sur l'hypertension, nous avons introduit un terme d'interaction dans un modèle de courbe de croissance latente, puis nous avons réalisé une comparaison de deux groupes différenciés par la présence ou non de troubles psychiatriques. Résultats : Le taux de cortisol initial est plus élevé dans le groupe avec un trouble psychiatrique. Par ailleurs, la présence d'un trouble psychiatrique n'a pas d'effet sur l'association entre l'hypertension et le taux de cortisol au temps 1 tandis qu'il a un effet sur cette association sur un intervalle d'un an. Conclusion : Nos résultats suggèrent que la présence d'un trouble psychiatrique a un effet significatif sur l'association entre l'hypertension et une augmentation de la sécrétion de cortisol chez les personnes âgées. Cependant d'autres études longitudinales incluant plusieurs mesures de cortisol demeurent nécessaires pour mieux comprendre la variabilité de la sécrétion de cette hormone dans le temps.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».