Thresholds for Diagnosing Hypertension Based on Automated Office Blood Pressure Measurements and Cardiovascular Risk
Notice bibliographique
Résumé
The risk of cardiovascular events in relation to blood pressure is largely based on readings taken with a mercury sphygmomanometer in populations which differ from those of today in terms of hypertension severity and drug therapy. Given replacement of the mercury sphygmomanometer with electronic devices, we sought to determine the blood pressure threshold for a significant increase in cardiovascular risk using a fully automated device, which takes multiple readings with the subject resting quietly alone. Participants were 3627 community-dwelling residents aged >65 years untreated for hypertension. Automated office blood pressure readings were obtained in a community pharmacy with subjects seated and undisturbed. This method for recording blood pressure produces similar readings in different settings, including a pharmacy and family doctor's office providing the above procedures are followed. Subjects were followed for a mean (SD) of 4.9 (1.0) years for fatal and nonfatal cardiovascular events. Adjusted hazard ratios (95% confidence intervals) were computed for 10 mm Hg increments in blood pressure (mm Hg) using Cox proportional hazards regression and the blood pressure category with the lowest event rate as the reference category. A total of 271 subjects experienced a cardiovascular event. There was a significant (P=0.02) increase in the hazard ratio of 1.66 (1.09, 2.54) at a systolic blood pressure of 135 to 144 and 1.72 (1.21, 2.45; P=0.003) at a diastolic blood pressure of 80 to 89. A significant (P=0.03) increase in hazard ratio of 1.73 (1.04, 2.86) occurred with a pulse pressure of 80 to 89. These findings are consistent with a threshold of 135/85 for diagnosing hypertension in older subjects using automated office blood pressure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».