A New Algorithm for the Diagnosis of Hypertension in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Accurate blood pressure measurement is critical to properly identify and treat individuals with hypertension. In 2005, the Canadian Hypertension Education Program produced a revised algorithm to be used for the diagnosis of hypertension. Subsequent annual reviews of the literature have identified 2 major deficiencies in the current diagnostic process. First, auscultatory measurements performed in routine clinical settings have serious accuracy limitations that have not been overcome despite great efforts to educate health care professionals over several years. Thus, alternatives to auscultatory measurements should be used. Second, recent data indicate that patients with white coat hypertension must be identified earlier in the process and in a systematic manner rather than on an ad hoc or voluntary basis so they are not unnecessarily treated with antihypertensive medications. The economic and health consequences of white coat hypertension are reviewed. In this article evidence for a revised algorithm to diagnose hypertension is presented. Protocols for home blood pressure measurement and ambulatory blood pressure monitoring are reviewed. The role of automated office blood pressure measurement is updated. The revised algorithm strongly encourages the use of validated electronic digital oscillometric devices and recommends that out-of-office blood pressure measurements, ambulatory blood pressure monitoring (preferred), or home blood pressure measurement, should be performed to confirm the diagnosis of hypertension.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».