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Enregistrement W2552806985 · doi:10.1111/jch.12943

Can auscultatory blood pressure normative values be used for evaluation of oscillometric blood pressure in children?

2016· article· en· W2552806985 sur OpenAlexaff
Terezie Šuláková, Astrida Šuláková, Jiří Strnadel, Jan Pavlíček, Barbora Obermannová

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Hypertension · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNormativeBlood pressureAmbulatory blood pressureAmbulatoryTask forceCardiologyInternal medicineDiastolePediatricsReference valuesPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to analyze whether auscultatory normative values (Fourth Task Force [4TF]) can be applied to blood pressure (BP) obtained by oscillometric devices. The authors performed a retrospective analysis of oscillometric office BP and ambulatory BP monitoring in 229 children (116 boys), median age 15.31 years. Office systolic BP (SBP) and diastolic BP (DBP) values were converted into Z scores using 4TF and oscillometric (German Health Interview and Examination Survey for Children and Adolescent [KiGGS]) reference values. There was good correlation between the two normative methods (r=0.9773 for SBP, r=0.9627 for DBP). Results from Bland-Altman test revealed only minimal differences in Z scores between 4TF and KiGGS for SBP, but a significant proportional error for DBP. 4TF and KiGGS Z scores were equally predictive of ambulatory hypertension. In conclusion, auscultatory and oscillometric normative data are interchangeable for SBP but not for DBP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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