Automated office blood pressure measurement in primary care.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide FPs with detailed knowledge of automated office blood pressure (AOBP) measurement, its potential role in primary care, and its proper use in the diagnosis and management of hypertension. SOURCES OF INFORMATION: Comprehensive monitoring and collection of scientific articles on AOBP by the authors since its introduction. MAIN MESSAGE: Automated office blood pressure measurement maintains a role for blood pressure (BP) readings taken in the office setting. Clinical research studies have reported a substantially stronger relationship between awake ambulatory BP measurement and AOBP measurement compared with manual BP recorded during routine visits to the patient's physician. Automated office blood pressure measurement produces mean BP values comparable to awake ambulatory BP and home BP values. Compared with routine manual office BP measurement, AOBP correlates more strongly with awake ambulatory BP measurement, shows less digit preference, is more consistent from visit to visit, is similar both within and outside of the physician's office, virtually eliminates office-induced hypertension, and is associated with less masked hypertension. It is estimated that more than 25% of Canadian primary care physicians are now using AOBP measurement in their office practices. The use of AOBP to diagnose hypertension has been recommended by the Canadian Hypertension Education Program since 2010. CONCLUSION: There is now sufficient evidence to incorporate AOBP measurement into primary care as an alternative to manual BP measurement.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».