Tracking Blood Pressure Control Performance and Process Metrics in 25 US Health Systems: The PCORnet Blood Pressure Control Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Background The National Patient-Centered Clinical Research Network Blood Pressure Control Laboratory Surveillance System was established to identify opportunities for blood pressure (BP) control improvement and to provide a mechanism for tracking improvement longitudinally. Methods and Results We conducted a serial cross-sectional study with queries against standardized electronic health record data in the National Patient-Centered Clinical Research Network (PCORnet) common data model returned by 25 participating US health systems. Queries produced BP control metrics for adults with well-documented hypertension and a recent encounter at the health system for a series of 1-year measurement periods for each quarter of available data from January 2017 to March 2020. Aggregate weighted results are presented overall and by race and ethnicity. The most recent measurement period includes data from 1 737 995 patients, and 11 956 509 patient-years were included in the trend analysis. Overall, 15% were Black, 52% women, and 28% had diabetes. BP control (<140/90 mm Hg) was observed in 62% (range, 44%-74%) but varied by race and ethnicity, with the lowest BP control among Black patients at 57% (odds ratio, 0.79; 95% CI, 0.66-0.94). A new class of antihypertensive medication (medication intensification) was prescribed in just 12% (range, 0.6%-25%) of patient visits where BP was uncontrolled. However, when medication intensification occurred, there was a large decrease in systolic BP (≈15 mm Hg; range, 5-18 mm Hg). Conclusions Major opportunities exist for improving BP control and reducing disparities, especially through consistent medication intensification when BP is uncontrolled. These data demonstrate substantial room for improvement and opportunities to close health equity gaps.
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 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 | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».