Can sphygmomanometers designed for self-measurement of blood pressure in the home be used in office practice?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the possibility of measuring automated office (AO) blood pressure (BP) using home BP recorders in place of the more expensive, fully automated devices designed specifically for professional use. PARTICIPANTS AND METHODS: Three groups of 100 patients each had five AOBP readings recorded with one of three home BP devices while resting alone in a quiet examining room. These devices were also used to obtain 24 home BP readings during 6 days. Five AOBP readings were also recorded using the BpTRU device and all patients had 24-h ambulatory BP and manual BP readings taken. RESULTS: Mean systolic AOBP was within 3-4 mmHg of the mean awake ambulatory BP for each of the three home BP recorders whether used in the office setting or at home. Diastolic readings tended to be higher than the corresponding awake ambulatory BP. For the 139 patients with hypertension, mean (±standard deviation) AOBP taken with the home BP devices (146±14/86±12) was higher (P<0.001) than the awake ambulatory BP (142±11/81±12) and AOBP taken with the BpTRU device (141±15/82±12). Systolic BP at home (142±14/85±10) was also similar to the awake ambulatory BP but diastolic BP was higher (P<0.001). There were no significant differences in correlation coefficients between each set of AOBP readings and awake ambulatory BP. CONCLUSION: Home BP devices may be used to record AOBP in selected patients. However, a fully automated sphygmomanometer is still the device of choice for obtaining AOBP readings similar to the awake ambulatory BP in patients with suspected 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 | 0,012 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».