Home Blood Pressure Management Intervention in Low- to Middle-Income Countries: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Control of hypertension in low- and middle-income countries (LMICs) is poor, often less than 10%. A strong body of evidence demonstrates that home blood pressure management lowers blood pressure, and recent guidelines from the National Institute for Clinical Health and Excellence recommends home blood pressure monitoring. However, the preponderance of data on the benefits of home blood pressure management comes from studies in high-income countries. OBJECTIVE: The objective of the study is to examine whether an intervention of home blood pressure management is feasible in LMICs. Home blood pressure management is defined as self-monitoring of blood pressure and self-titration of antihypertensive medications. We will identify barriers and facilitators of home blood pressure management and explore unique contextual factors in LMICs that influence implementation of home blood pressure management. METHODS: Participants will be recruited from 6 sites from 2015 to 2018. Patients and health care workers will be included. We will use mixed methods including focus groups, interviews, and standardized checklists. When possible, we will adapt materials from prior successful studies so that they are culturally and contextually appropriate. RESULTS: This ongoing study is funded by the World Heart Federation. The information that is obtained will be used to develop a randomized clinical trial of home blood pressure management in LMICs. CONCLUSIONS: The data generated from this qualitative study will provide much needed information from patients and health care workers about barriers and facilitators of home blood pressure management and unique contextual factors that might influence implementation of home blood pressure management in LMICs.
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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 | 0,056 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,015 |
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 ».