MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2560584980 · doi:10.1161/hyp.66.suppl_1.p221

Abstract P221: Physicians are More Prone to Causing White Coat Hypertension than Nurses or Cardiovascular Technicians: An Observational Study

2015· article· en· W2560584980 sur OpenAlexaff
Arjun Pandey

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensCambridge Cardiac Care Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite coat hypertensionMedicineBlood pressureAmbulatory blood pressureTechnicianObservational studyInternal medicineAmbulatoryCuffHealth careMasked HypertensionDemographicsEmergency medicinePhysical therapySurgeryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Accurate assessments of blood pressure (BP) are critical for the effective diagnosis and treatment of hypertension. A substantial portion of patients labelled hypertensive have been shown to instead have White Coat Hypertension (WCH), where their BP is elevated exclusively when assessed in a clinic. In this study, we assessed whether the type of healthcare provider measuring individuals’ blood pressure impacted the incidence of WCH. Methodology: Following collection of baseline demographics, 106 participants had their BP measured by a physician, a nurse and a cardiovascular technician. The order of measurements was randomized. All healthcare providers used the same BP cuff for measurements and were instructed to measure BP following a standardized method. Following BP readings taken by healthcare providers, a 24-hour Ambulatory Blood Pressure Monitor (ABPM) was applied to all participants. The average of the daytime readings of the ABPM served as the control for this study. Results: Patients whose BP were greater than 140/90 mm Hg when measured by a healthcare provider, but whose control readings by ABPM were less than 135/85 mm Hg were classified as having WCH. Physicians caused 33% of participants (35 of 106) to have WCH. Nurses caused 23.5% of participants (25 of 106) to have WCH. Cardiovascular technicians caused 5.6% of participants (6 of 106) to have WCH. (p<0.0001). Similar trends were observed based on analysis examining the percentage of accurate readings and the average of readings compared to the control ABPM, with technicians having the most accurate readings, nurses having moderately accurate readings, and physicians having the least accurate readings. Conclusions: The results of this study suggest that the incidence of WCH and BP measurement inaccuracy occur more frequently when BP is assessed by certain types of healthcare providers, potentially because patients may feel more anxious or stressed around these individuals. It may therefore be advisable for BP to be assessed by cardiovascular technicians, instead of nurses or physicians, to reduce the risk of White Coat Hypertension and inaccurate BP readings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,219
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,132 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHypertensionMême sujetCardiovascular Health and Risk FactorsTravaux en français237 207