Implementing standardized performance indicators to improve hypertension control at both the population and healthcare organization levels
Notice bibliographique
Résumé
The ability to reliably evaluate the impact of interventions and changes in hypertension prevalence and control is critical if the burden of hypertension-related disease is to be reduced. Previously, a World Hypertension League Expert Committee made recommendations to standardize the reporting of population blood pressure surveys. We have added to those recommendations and also provide modified recommendations from a Pan American Health Organization expert meeting for "performance indicators" to be used to evaluate clinical practices. Core indicators for population surveys are recommended to include: (1) mean systolic blood pressure and (2) mean diastolic blood pressure, and the prevalences of: (3) hypertension, (4) awareness of hypertension, (5) drug-treated hypertension, and (6) drug-treated and controlled hypertension. Core indicators for clinical registries are recommended to include: (1) the prevalence of diagnosed hypertension and (2) the ratio of diagnosed hypertension to that expected by population surveys, and the prevalences of: (3) controlled hypertension, (4) lack of blood pressure measurement within a year in people diagnosed with hypertension, and (5) missed visits by people with hypertension. Definitions and additional indicators are provided. Widespread adoption of standardized population and clinical hypertension performance indicators could represent a major step forward in the effort to control hypertension.
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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 | 0,247 | 0,327 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».