Notice bibliographique
Résumé
It is now more than 30 years since Sir George Pickering addressed the question: “Is there a dividing line between normal and raised arterial pressure?”1 He concluded that the relationship between blood pressure and mortality was linear and that any separation between “normotension” and “hypertension” was arbitrary. In paying homage to these concepts, the recent JNC VI report2 has developed a gradient for normal office blood pressure by dividing it into several categories with higher readings related to cardiovascular risk. No doubt, Sir George would very much have approved these developments. Any attempt to define a normal home blood pressure must incorporate what we have learned from the office reading. For a start, the office blood pressure is generally recognized as a relatively imprecise measure of an individual’s blood pressure status, although it may provide reliable demographic information. Office readings are also subject to observer bias and may not represent an individual’s usual blood pressure such as when a white coat effect is present. Self-measurement of blood pressure does offer an alternative to the office reading. However, self-measured readings must be reliable and predictive of outcome before they can be recommended for routine clinical practice.
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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 | 0,011 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».