Automated BP readings with BP Tru reduce zero preference
Notice bibliographique
Résumé
Preference for numbers ending in zero may bias blood pressure measurements affecting clinical decision making. Use of an automated device should reduce this phenomenon. As part of a continuous quality improvement project the last blood pressure recorded was taken from 50 patients in four subspecialty nephrology clinics at an academic health sciences centre. In three of the clinics one nurse practitioner trained to estimate blood pressure to the nearest two mmHg, assesses patient's blood pressure with a mercury sphygmomanometer and records it onto the medical record. In the fourth clinic a BP Tru is used to measure blood pressure (blood pressure is taken automatically 6 times, the first result is discarded and the last five averaged with terminal digits displayed from 0 to 9). Each practice had from 400–1250 total charts to choose from. Charts were selected using a random number table to identify the last three numbers of the hospital file number. In the nurse measured clinics, 51% of the systolic and 65% of the diastolic readings ended in zero, whereas only 32% and 26% respectively of the reading in the automated clinics ended in 0 (c 2(1 d.f.) = 5.4, p=0.02 for SBP and (c 2(1 d.f.) = 23.1, p<0.0001 for DBP) Mean blood pressure in the nurse measured clinics was 136.6/79.9 mmHg vs the automated BP clinic 130.2/76.4 mmHg (t(197 d.f.)=2.05, p=0.04 for SBP and t(197 d.f.)=1.85, p=0.07 for DBP). Thus, an automated blood pressure device helped to reduce the preference for a systolic or diastolic blood pressure reading ending in 0 compared to measurements by a nurse. The average blood pressure was lower in the automated group reflecting either reduced white coat effect, better blood pressure control or both. In conclusion, BP measurement with the BP Tru helps to reduce potential bias in blood pressure measurements and may help achieve lower overall blood pressures in clinic patients.
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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 | 0,024 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».