Blood pressure control for optimal brain health: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hypertension, a leading modifiable risk factor for cognitive decline, negatively affects cerebral vasculature, particularly in regions critical for executive function. The relationship between blood pressure (BP) changes and brain (physical, mental, and social) health remains unclear. Method This systematic review and meta‐analysis, adhering to PRISMA guidelines, explored the association between blood pressure control and brain health outcomes – specifically, cognitive and executive dysfunction, stroke, and post‐stroke dementia. PubMed and Embase were searched for randomized controlled trials (RCTs) and cohort studies published up to January 2025. Eligible studies included those assessing patients with or without interventions aimed at regular blood pressure control. Data extraction was performed independently by two reviewers, and the risk of bias in included studies was assessed using validated tools. A random‐effects model was employed to pool effect sizes. Heterogeneity was quantified using the I 2 statistic, while publication bias was examined with funnel plots and Egger's test. Result After screening 5049 citations, 382 studies were selected for data extraction and analysis. Our preliminary analysis suggests that both high systolic blood pressure and low diastolic blood pressure may negatively impact brain health and cognitive performance. Ongoing analyses will examine the effects of blood pressure fluctuations across different life stages and explore the impact of antihypertensive drugs on mental well‐being, cognitive abilities, and cerebral imaging results. Conclusion This systematic review and meta‐analysis underscore the potential benefit of targeted blood pressure interventions for improving cognitive function, mental health, and overall quality of life. These findings provide a basis for future research and emphasize the importance of developing strategies to optimize health‐related quality of life (HRQL) through effective blood pressure management.
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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».