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Enregistrement W4252079943 · doi:10.1177/014107680509800306

Reliability of Automated Blood Pressure Devices used by Hypertensive Patients

2005· article· en· W4252079943 sur OpenAlexaff
William Chi Wai Wong, Ivan K L Shiu, Thomas M.T Hwong, James A. Dickinson

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Society of Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSphygmomanometerBlood pressureMedicineDiastoleReliability (semiconductor)Medical instrumentationInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automated blood pressure (BP) devices are used by many hypertensive patients in Hong Kong, with or without medical advice. At two community clinics, we invited hypertensive patients aged between 40 and 70 years who used such a device to fill in a questionnaire and to have four sets of BP measurements, automated and mercury, at two visits. Of 290 hypertensive patients 120 fulfilled the criteria, and 73 of these agreed to participate. 53 devices measured arm BP, 21 measured forearm BP. The agreement between the mercury sphygmomanometer and the automated devices was poor, with average differences of 9.5 mmHg for systolic and 9.4 mmHg for diastolic and no clear advantage for either site of measurement. As a means of screening for BP >140/90 mmHg the sensitivity of the automated devices was 81% and the specificity was 80%. There were large variations in how often and under what circumstances the devices had been used. One-fifth of the devices had been acquired on medical advice but only 11% of the participants were aware of the three important conditions for operating such devices. Discussion of automated devices, their role and proper use, should now be part of routine hypertensive care.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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