Hypertension screening and follow-up in children and adolescents in a Canadian primary care population sample: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uncertainty exists about the need to screen for hypertension in children and adolescents. Information on current screening and follow-up rates in Canadian community practices is not available. There are no Canadian guidelines on the subject. We sought to identify current rates of pediatric hypertension screening and follow-up in Canada. In addition, we examined patient and provider characteristics associated with rates of blood pressure screening. METHODS: We used electronic medical record data extracted on Apr. 1, 2013, from 79 family practices in Toronto. We identified children seen at least twice between the ages of 3 and 18 years, with at least 6 months between first and last encounter. We used Multivariate Poisson regression analysis to analyze variation in blood pressure measurement rates and associations with patient and physician factors. RESULTS: We identified 5996 children (62% of 9667 in total) who had at least 1 blood pressure measurement recorded. Of these children, 14% had at least 1 abnormal blood pressure measurement, and of those children, only 5% had a follow-up measurement recorded within 6 months. After adjustment, increases in rates of blood pressure measurements were associated with greater number of encounters (rate ratio [RR] = 1.03, 95% confidence interval [CI] 1.02-1.04, p < 0.001), older age at first encounter (RR = 1.06, 95% CI 1.03-1.10, p = 0.002), and female sex (RR = 1.12, 95% CI 1.03-1.20, p = 0.006). Obesity or a recorded family history of hypertension were not associated with more blood pressure measurements. Female physicians recorded more blood pressure measurements than did male physicians (RR = 1.41, 95% CI 1.04-1.89, p = 0.02). INTERPRETATION: This screening measure was frequently done and appeared to be incompletely followed up. Clear guidance is needed; guideline developers should consider reviewing this topic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».