L’évaluation des déterminants des paramètres hémodynamiques centraux à l’aide de la cohorte populationnelle CARTaGENE
Bibliographic record
Abstract
Les maladies cardiovasculaires ont un impact considérable sur la vie des Canadiens, et de nombreux efforts ont permis d’identifier différents facteurs de risque associés à cette condition. L’hypertension artérielle représente un de ces facteurs modifiables les plus importants. Quoique l’hypertension est définie à l’aide de mesures de pression artérielle en périphérie, il devient de plus en plus apparent que la mesure de pression centrale et de ses composantes auraient des avantages au niveau de la prédiction de la survenue d’événements cardiovasculaires. Le présent mémoire vise à mieux caractériser deux déterminants de cette pression centrale, le traitement antihypertenseur à base de bêtabloqueurs et l’insuffisance rénale chronique précoce. En utilisant les données recueillies dans la banque de données populationnelle CARTaGENE, il a été possible à l’aide d’analyses statistiques par appariement basé sur le coefficient de propension de démontrer que l’utilisation d’agents antihypertensifs de type bêtabloqueurs était associée à un profil hémodynamique central défavorable. Ainsi, les individus recevant ces agents avaient une pression centrale et une amplification artérielle plus élevées que des individus du groupe contrôle apparié et ce, malgré une pression périphérique identique. Cet effet semblait être incomplètement expliqué par la réduction du rythme cardiaque associé à l’utilisation de bêtabloqueurs. Aussi, il a été démontré que l’insuffisance rénale chronique de stade 3 (débit de filtration glomérulaire estimé entre 30 et 60 mL/min/1.73m2) n’était pas associée à une élévation des paramètres hémodynamiques centraux, contrairement à ce qui avait déjà été décrit chez des individus avec insuffisance rénale chronique plus avancée. De plus, le niveau d’albuminurie ne serait également pas associé à un changement du profil central dans un sous-groupe de la cohorte CARTaGENE.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".