Automated office blood pressure – being alone and not location is what matters most
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Measurement of office blood pressure using a fully automated sphygmomanometer that takes multiple readings with the patient resting quietly alone has been called automated office blood pressure (AOBP). Almost all AOBP research has involved the patient resting alone in an examining room, which is often impractical in a clinical setting. The possibility that valid AOBP readings can be obtained with the patient resting quietly in a waiting room was examined. METHODS: AOBP readings using the BpTRU device recorded with the patient resting quietly in the waiting room were obtained in patients referred for ambulatory BP monitoring. The relationship between the AOBP and the awake ambulatory blood pressure (AABP) (mmHg) was examined. RESULTS: In 422 patients, the mean (±SD) AABP (139.4±13.4/80.7±10.6) was similar to the mean AOBP recorded in the waiting room (140.5±19.8/83.1±11.2), with both values being significantly lower than a single office BP (155.1±18.7/90.2±12.7) taken by a nurse. In the 178 untreated patients, the mean systolic AOBP and AABP were almost identical, with the diastolic AOBP being 1.5 mmHg higher. Bland-Altman plots for systolic BP showed a relatively consistent relationship for AOBP versus the AABP over the range of BPs recorded. The sensitivity, specificity, and accuracy for AOBP versus AABP were comparable with the values obtained with AOBP recorded previously in an examining room. CONCLUSION: AOBP readings recorded in a waiting room are comparable with the AABP, making it possible to obtain AOBP in clinical practice without the need to occupy an examining room.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle