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Enregistrement W4295021349 · doi:10.20517/ch.2022.12

Home blood pressure in target range as an additional therapeutic goal in hypertensive patients: a telemonitoring-based analysis

2022· article· en· W4295021349 sur OpenAlexaff
М. V. Ionov, Elena Usova, Michil Egorov, Н. Э. Звартау, А. О. Конради

Notice bibliographique

RevueConnected Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Higher Education of the Russian Federation
Mots-clésMedicineBlood pressureQuartileTelehealthInternal medicineLogistic regressionKappaCardiologyEmergency medicineTelemedicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Guidelines recommend treating hypertension (HTN) by keeping office blood pressure (BP) within the therapeutic range (TR). However, little is known about the TR of home BP. Therefore, we aimed to find a reliable proportion of home systolic (S) BP in TR (sBPiTR) using a telehealth platform, which facilitates the access to reliable and structured home BP data. Methods: We used the data of HTN patients who participated in BP telemonitoring and counseling for 3 months. Patients had to manually enter their home BP in electronic diaries. Home SBP readings were averaged by the system itself except the very first or every first day of BP monitoring. We divided sBPiTR (110-130 mmHg) by quartiles. A weighted Cohen’s kappa coefficient was used as an estimate of inter-rater reliability between sBPiTR and office/home SBP in TR. We used a binomial logistic regression to test the predictive value of sBPiTR on target office/home SBP achievement. Results: In total, 123 patients were included (median age 54 years; 102 males) with a median office SBP of 140 mmHg. By 3 months, it decreased to 130 mmHg (P < 0.001), with 60% of patients with target office BP and 70% in the upper sBPiTR quartiles. There was a slight agreement between office SBP in TR and sBPiTR of ≥ 50% (k = 0.19, P < 0.035) and fair agreement when countered against home SBP in TR (k = 0.32-0.65, P < 0.0001). Patients with sBPiTR of ≥ 50% were more likely to fall within the office and home SBP TR after adjustment for baseline covariates. Conclusion: The threshold of 50% of home SBP measurements within 110-130 mmHg has a slight agreement with office BP control and a fair agreement with home BP control. This variable may serve as a predictor for the achievement of target SBP both in and out of office. Larger studies are needed to confirm these preliminary results.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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