Trends in end digit preference for blood pressure and associations with cardiovascular outcomes in Canadian and UK primary care: a retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study systematic errors in recording blood pressure (BP) as measured by end digit preference (EDP); to determine associations between EDP, uptake of Automated Office BP (AOBP) machines and cardiovascular outcomes. DESIGN: Retrospective observational study using routinely collected electronic medical record data from 2006 to 2015 and a survey on year of AOBP acquisition in Toronto, Canada in 2017. SETTING: Primary care practices in Canada and the UK. PARTICIPANTS: Adults aged 18 years or more. MAIN OUTCOME MEASURES: Mean rates of EDP and change in rates. Rates of EDP following acquisition of an AOBP machine. Associations between site EDP levels and mean BP. Associations between site EDP levels and frequency of cardiovascular outcomes. RESULTS: 707 227 patients in Canada and 1 558 471 patients in the UK were included. From 2006 to 2015, the mean rate of BP readings with both systolic and diastolic pressure ending in zero decreased from 26.6% to 15.4% in Canada and from 24.2% to 17.3% in the UK. Systolic BP readings ending in zero decreased from 41.8% to 32.5% in the 3 years following the purchase of an AOBP machine. Sites with high EDP had a mean systolic BP of 2.0 mm Hg in Canada, and 1.7 mm Hg in the UK, lower than sites with no or low EDP. Patients in sites with high levels of EDP had a higher frequency of stroke (standardised morbidity ratio (SMR) 1.15, 95% CI 1.12 to 1.17), myocardial infarction (SMR 1.16, 95% CI 1.14 to 1.19) and angina (SMR 1.25, 95% CI 1.22 to 1.28) than patients in sites with no or low EDP. CONCLUSIONS: Acquisition of an AOBP machine was associated with a decrease in EDP levels. Sites with higher rates of EDP had lower mean BPs and a higher frequency of adverse cardiovascular outcomes. The routine use of manual office-based BP measurement should be reconsidered.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».