How do family physicians measure blood pressure in routine clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the techniques currently used by family physicians in Canada to measure blood pressure (BP) for screening for, diagnosing, and treating hypertension. Design A Web-based cross-sectional survey distributed by e-mail. Setting Stratified random sample of family physicians in Canada. Participants Family physician members of the College of Family Physicians of Canada with valid e-mail addresses. Main outcome measures Physicians’ self-reported routine methods for recording BP in their practices to screen for, diagnose, and manage hypertension. Results A total of 774 valid responses were received, for a response rate of 16.2%. Respondents were similar to nonrespondents except for underrepresentation of male physicians. Of 769 respondents, 417 (54.2%) indicated that they used manual office BP measurement with a mercury or aneroid device and stethoscope as the routine method to screen patients for high BP, while 42.9% (330 of 769) reported using automated office BP (AOBP) measurement. The method most frequently used to make a diagnosis of hypertension was AOBP measurement (31.1%, 240 of 771), followed by home BP measurement (22.4%, 173 of 771) and manual office BP measurement (21.4%, 165 of 771). Ambulatory BP monitoring (ABPM) was used for diagnosis by 14.4% (111 of 771) of respondents. The most frequently reported method for ongoing management was home BP monitoring (68.7%, 528 of 769), followed by manual office BP measurement (63.6%, 489 of 769) and AOBP measurement (59.2%, 455 of 769). More than three-quarters (77.8%, 598 of 769) of respondents indicated that ABPM was readily available for their patients. Conclusion Canadian family physicians exhibit overall high use of electronic devices for BP measurement, However, more efforts are needed to encourage practitioners to follow current Canadian guidelines, which advocate the use of AOBP measurement for hypertension screening, ABPM and home BP measurement for making a diagnosis, and both AOBP and home BP monitoring for ongoing management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».