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Enregistrement W2178423885

Diagnostiquer l’hypertension artérielle: Données probantes à l’appui des recommandations 2015 du Programme éducatif canadien sur l’hypertension

2015· article· fr· W2178423885 sur OpenAlexaffabout
Mark Gelfer, Martin Dawes, Janusz Kaczorowski, Raj Padwal, Lyne Cloutier

Notice bibliographique

RevuePubMed Central · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité LavalUniversity of AlbertaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesMedicinePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIF: Mettre en lumière les recommandations 2015 du Programme éducatif canadien sur l’hypertension (PECH) sur le diagnostic et l’évaluation de l’hypertension artérielle (HTA). QUALITÉ DES DONNÉES: Une recherche systématique remontant à août 2014 a été effectuée par un bibliothécaire de la Collaboration Cochrane dans les banques de données MEDLINE et PubMed. Les résultats de la recherche ont fait l’objet d’une évaluation critique par le sous-comité du PECH sur la mesure de la pression artérielle (PA) et le diagnostic d’HTA, et les recommandations fondées sur les données probantes ont été soumises au Comité central d’examen du PECH aux fins d’examen indépendant et de classement. Finalement, les résultats et recommandations ont été présentés au Groupe de travail sur les recommandations aux fins de discussion, de débat, d’approbation et de vote. Les principales recommandations reposent sur des données probantes de niveau II. MESSAGE PRINCIPAL: Selon les données probantes les plus récentes, le PECH a formulé 4 nouvelles recommandations classées dans 2 vastes catégories pour améliorer la mesure de la PA et la façon dont l’HTA est diagnostiquée en 2015. Il est fortement recommandé de mesurer la PA à l’aide d’appareils électroniques en clinique plutôt que par auscultation. Chez les patients dont les mesures en clinique sont élevées, le PECH recommande de se tourner précocement vers les mesures ambulatoires, préférablement le monitorage ambulatoire de la PA, afin d’identifier rapidement les patients atteints du syndrome du sarrau blanc. CONCLUSION: Il est crucial d’améliorer la justesse diagnostique afin d’optimiser la prise en charge de l’HTA au Canada. Les mises à jour annuelles du PECH veillent à ce que les praticiens disposent de renseignements fondés sur les données probantes à jour pour éclairer leur pratique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,297
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,297
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,138 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
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