Managing hypertension in general practice: a cross-sectional study of treatment and ethnicity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: NICE guidelines are the accepted standard for determining the management of hypertension in UK primary care. AIM: To explore adherence and non-adherence to NICE hypertension guidelines, the extent to which this influences blood pressure control, and the role of ethnicity. DESIGN AND SETTING: A cross-sectional study was conducted based on primary care data from Lambeth DataNet, a database of primary care records in one inner-city London borough. METHOD: NICE guidelines were used to determine adherence to recommended treatment options for four groups of patients with hypertension: aged <55 years on monotherapy; aged ≥55 years on monotherapy; any age on dual therapy; any age and with comorbid diabetes. Blood pressure control was determined for each treatment category and ethnic group. The study controlled for age, sex, social deprivation, and clustering within general practices. RESULTS: A total of 32 183 patients were identified with a current diagnosis of hypertension. Ethnic coding was available for 28 320 (88.0%). Overall, 13 546 patients with ethnicity coding could be allocated to one of the four clinical categories of hypertension; 44% of these patients received non-guideline-adherent treatment; ethnicity was not a significant determinant. Mean arterial pressure did not differ significantly between those receiving 'correct' or 'incorrect' hypotensive therapy. DISCUSSION: Evidence-based guidelines for the management of hypertension were not followed in a relatively large proportion of patients included in this study. Nevertheless, no evidence was found that failure to follow treatment recommendations resulted in poorer blood pressure control. Further work is needed to determine the reasons for non-implementation of guideline recommendations in primary care.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».