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Enregistrement W7127937918 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf784.4055

Impact of frailty on antihypertensive treatment in older adults

2025· article· en· W7127937918 sur OpenAlexaff
K. Harris, L Chen, X. T. Chen, C S Anderson, J Chalmers, Ruth E. Hubbard, K Rockwood, R. Wang, David Ward, J Williamson, M Woodward, R Peters

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Observational studyProportional hazards modelBlood pressureHazard ratioFrailty IndexRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background High blood pressure (BP) is a risk factor for cardiovascular disease and premature mortality. Observational studies have shown differential effects of high BP in frail and non-frail people. Consequently, the former may need different approaches to manage their BP compared to non-frail individuals. Purpose We aimed to determine the impact of frailty on MI, stroke and mortality outcomes, and to examine whether the effect of antihypertensive treatment on those outcomes varies by frailty status. Methods Single-stage individual-participant-data meta-analysis. Data were merged from four landmark double-blind placebo-controlled trials of antihypertensive drugs with blinded adjudicated non-fatal MI, non-fatal stroke and all-cause mortality endpoints. Baseline frailty was assessed using a robust tool, the frailty index (FI), and modelled as a continuous (per SD increase) and binary variable ≤0.21 for none/mild and >0.21 for moderate-severe frailty. Cox regression (adjusted for age, sex, education) yielding hazard ratios (HRs) for mortality and Fine and Grey models yielding subdistribution HRs (sHRs) for MI and stroke accounting for the competing risk of mortality, were used to model the associations of frailty on outcomes, and of antihypertensive treatment on outcomes by frailty status. Results Data were available for 24,122 participants (mean age 68.5 (SD 9.31) years, 44% female) with a median follow up of 4.3 years. The mean (SD) FI was 0.175 (0.086) and median (interquartile interval) 0.16 (0.11-0.23), and 29% of participants had moderate-severe frailty. Frailty (per SD increase) was associated with a higher risk of MI sHR 1.50 (95%CI 1.40, 1.61), stroke 1.21 (1.15, 1.28) and all-cause mortality HR 1.49 (95%CI 1.43, 1.55). The impact of anti-hypertensive treatment on non-fatal stroke for those with none/mild frailty was sHR 0.72 (95%CI 0.63, 0.82) compared to 1.00 (0.82, 1.23) for those with moderate-severe frailty (p for interaction = 0.008). Corresponding sHRs for MI were 0.74 (0.59, 0.93) and 0.87 (0.68, 1.12) (p=0.335) and HRs for all-cause mortality were 0.89 (0.79, 0.99) and 0.89 (0.79, 1.02) (p=0.920). Conclusion Individuals with higher frailty are at higher risk of MI, stroke and premature mortality. Antihypertensive treatment was shown to be effective regardless of frailty status on MI and all-cause mortality, but there was evidence of a differential effect on stroke outcomes. These data have implications for treatment guidelines for cardiovascular prevention alongside approaches to the management of people at high-risk of adverse outcomes.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeObservationnel
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
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