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Enregistrement W2754672704 · doi:10.1371/journal.pmed.1002389

Self-monitoring of blood pressure in hypertension: A systematic review and individual patient data meta-analysis

2017· review· en· W2754672704 sur OpenAlexafffund
Katherine L. Tucker, James P Sheppard, Richard Stevens, Hayden B. Bosworth, Alfred A. Bové, Emma P Bray, Kenneth Earle, Johnson George, Marshall Godwin, Beverly B. Green, Paul L. Hebert, Richard Hobbs, Ilkka Kantola, Sally Kerry, Alfonso Leiva, David J. Magid, Jonathan Mant, Karen L. Margolis, Brian McKinstry, Mary Ann McLaughlin, Stefano Omboni, Olugbenga Ogedegbe, Gianfranco Parati, Nashat Qamar, Bahman P. Tabaei, Juha Varis, Willem J. Verberk, Bonnie J. Wakefield, Richard J. McManus

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNIHR School for Primary Care ResearchNIHR Oxford Biomedical Research CentreGenentechPfizerLung Foundation AustraliaHeart and Stroke Foundation of CanadaNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research CouncilSanofi
Mots-clésMedicineBlood pressureAmbulatory blood pressureMeta-analysisCochrane LibraryAmbulatoryMEDLINERandomized controlled trialInternal medicineSystematic reviewClinical trialEmergency medicinePhysical therapyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-monitoring of blood pressure (BP) appears to reduce BP in hypertension but important questions remain regarding effective implementation and which groups may benefit most. This individual patient data (IPD) meta-analysis was performed to better understand the effectiveness of BP self-monitoring to lower BP and control hypertension. METHODS AND FINDINGS: Medline, Embase, and the Cochrane Library were searched for randomised trials comparing self-monitoring to no self-monitoring in hypertensive patients (June 2016). Two reviewers independently assessed articles for eligibility and the authors of eligible trials were approached requesting IPD. Of 2,846 articles in the initial search, 36 were eligible. IPD were provided from 25 trials, including 1 unpublished study. Data for the primary outcomes-change in mean clinic or ambulatory BP and proportion controlled below target at 12 months-were available from 15/19 possible studies (7,138/8,292 [86%] of randomised participants). Overall, self-monitoring was associated with reduced clinic systolic blood pressure (sBP) compared to usual care at 12 months (-3.2 mmHg, [95% CI -4.9, -1.6 mmHg]). However, this effect was strongly influenced by the intensity of co-intervention ranging from no effect with self-monitoring alone (-1.0 mmHg [-3.3, 1.2]), to a 6.1 mmHg (-9.0, -3.2) reduction when monitoring was combined with intensive support. Self-monitoring was most effective in those with fewer antihypertensive medications and higher baseline sBP up to 170 mmHg. No differences in efficacy were seen by sex or by most comorbidities. Ambulatory BP data at 12 months were available from 4 trials (1,478 patients), which assessed self-monitoring with little or no co-intervention. There was no association between self-monitoring and either lower clinic or ambulatory sBP in this group (clinic -0.2 mmHg [-2.2, 1.8]; ambulatory 1.1 mmHg [-0.3, 2.5]). Results for diastolic blood pressure (dBP) were similar. The main limitation of this work was that significant heterogeneity remained. This was at least in part due to different inclusion criteria, self-monitoring regimes, and target BPs in included studies. CONCLUSIONS: Self-monitoring alone is not associated with lower BP or better control, but in conjunction with co-interventions (including systematic medication titration by doctors, pharmacists, or patients; education; or lifestyle counselling) leads to clinically significant BP reduction which persists for at least 12 months. The implementation of self-monitoring in hypertension should be accompanied by such co-interventions.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,045
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,467
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,066 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations673
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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