Diagnosing hypertension: Evidence supporting the 2015 recommendations of the Canadian Hypertension Education Program.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To highlight the 2015 Canadian Hypertension Education Program (CHEP) recommendations for the diagnosis and assessment of hypertension. QUALITY OF EVIDENCE: A systematic search was performed current to August 2014 by a Cochrane Collaboration librarian using the MEDLINE and PubMed databases. The search results were critically appraised by the CHEP subcommittee on blood pressure (BP) measurement and diagnosis, and evidence-based recommendations were presented to the CHEP Central Review Committee for independent review and grading. Finally, the findings and recommendations were presented to the Recommendations Task Force for discussion, debate, approval, and voting. The main recommendations are based on level II evidence. MAIN MESSAGE: Based on the most recent evidence, CHEP has made 4 recommendations in 2 broad categories for 2015 to improve BP measurement and the way hypertension is diagnosed. A strong recommendation is made to use electronic BP measurement in the office setting to replace auscultatory BP measurement. For patients with elevated office readings, CHEP is recommending early use of out-of-office BP measurement, preferably ambulatory BP measurement, in order to identify early in the process those patients with white-coat hypertension. CONCLUSION: Improvements in diagnostic accuracy are critical to optimizing hypertension management in Canada. The annual updates provided by CHEP ensure that practitioners have up-to-date evidence-based information to inform practice.
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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 | 0,047 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».