Bibliographic record
Abstract
Abnormal nocturnal blood pressure (BP) during sleep is considered an indication of many cardiovascular diseases.[1] For healthy individuals, nocturnal BP drops 5-10% on ambulatory BP monitoring (ABPM). Individuals with abnormal nocturnal BP are classified in three distinct ways: (1) an absence of BP drop, (2) a lack of typical nocturnal dip (LND), or (3) a rise of BP at night (RBPN).[3] In this study, we examine a potential correlation between obesity and abnormal nocturnal BP and the impact of weight loss on nocturnal BP patterns. For our study, we recruited 30 individuals with LND, 30 with RBPN, and 20 with normal nocturnal BP (control) and placed them all on a prescribed DASH diet previously demonstrated to improve daytime BP.[9] Baseline ABPM readings and body mass index (BMI) measurements for each individual were compared before and after two months of dieting. After two months on the DASH diet, the control group had the lowest BMI followed by the LND group and the RBPN group. These results demonstrate a linear correlation between BMI and nocturnal BP. Individuals who lost less than 5% of their original weight experienced a 3% increase in BP at night. Those who lost more than 5% weight experienced a 8.5% decrease in BP nocturnally, effectively restoring their healthy nocturnal BP pattern. Thus, obesity may contribute to nocturnal BP abnormalities, and weight loss may improve this condition. Une pression artérielle (PA) nocturne anormale durant le sommeil est considérée un indicateur de nombreuses maladies cardiovasculaires.[1] Chez les personnes saines, la PA nocturne diminue de façon physiologique d’environ 5-10 % mesurée grâce au moniteur ambulatoire de pression artérielle (MAPA). Les personnes ayant une PA nocturne anormale sont classées de trois façons distinctes: 1) une absence d’une diminution de PA, 2) un manque de « dipping » nocturne typique (MDN), ou 3) une augmentation de la PA durant la nuit (APAN).[3] Dans cette étude, nous examinons la possibilité d’une corrélation entre l’obésité et la PA nocturne anormale et l’impact d’une perte de poids sur les motifs de la PA nocturne. Pour notre étude, nous avons recruté 30 individus avec MDN, 30 avec APAN, et 20 individus avec une PA nocturne normale (groupes contrôle), et les avons mis sur le régime DASH qui a précédemment démontré une amélioration de PA durant la journée.[9] Des mesures de base avec MAPA ainsi que des mesures d’indice de masse corporelle (IMC) furent prises pour chaque individu, et par la suite utilisées afin de les comparer avec les mesures de MAPA et d’IMC suites aux deux mois du régime. Après avoir suivi le régime DASH pendant une durée de deux mois, le groupe contrôle avait la plus faible IMC suivie par le groupe du MDN, et le groupe APAN eu le plus haut IMC global. Ces résultats démontrent une relation linéaire entre l’IMC et des anomalies de PA nocturnes. Les individus qui ont perdus <5 % de poids ont su voir une augmentation de PA d’un taux de 3 % la nuit. Ceux qui ont perdu ≥ 5 % de poids ont eu une diminution de leur PA de 8,5% la nuit ce qui rétablit un motif sains de PA nocturne. Par conséquent, conformément à cette étude on peut conclure que l’obésité contribue à des anormalités de la PA nocturne, et la perte de poids peut améliorer cette conditions.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".