Automated office blood pressure – being alone and not location is what matters most
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.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».