Home blood pressure monitoring in the diagnosis and treatment of hypertension in pregnancy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home blood pressure monitoring is increasingly used for pregnant individuals; however, there are no guidelines on such monitoring in this population. We assessed current practices in the prescription and use of home blood pressure monitoring in pregnancy. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of observational studies and randomized controlled trials (RCTs). We conducted a structured search through the MEDLINE (from 1946), Embase (from 1974) and CENTRAL (from 2018) databases up to Oct. 19, 2020. We included trials comparing office and home blood pressure monitoring in pregnant people. Outcomes included patient education, home blood pressure device, monitoring schedule, adherence, diagnostic thresholds for home blood pressure, and comparison between home and office measurements of blood pressure. RESULTS: = 2843). We observed variation in practice patterns in terms of how home monitoring was prescribed. Eight (42%) of the studies used validated home blood pressure devices. Across all studies, measurements were taken 3 to 36 times per week. Third-trimester home blood pressure corresponding to office blood pressure of 140/90 mm Hg after application of a conversion factor ranged from 118 to 143 mm Hg (systolic) and from 76 to 92 mm Hg (diastolic), depending on the patient population and methodology. Systolic and diastolic blood pressure values measured at home were lower than office values by 4 (95% confidence interval [CI] -6 to -3) mm Hg and 3 (95% CI -4 to -2) mm Hg, respectively. INTERPRETATION: Many issues related to home blood pressure monitoring in pregnancy are currently unresolved, including technique, monitoring schedule and target values. Future studies should prioritize the use of validated home measuring devices and standardized measurement schedules and should establish treatment targets. PROSPERO REGISTRATION: CRD42020147352.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».