Telemonitoring in hypertension management for patients with chronic kidney disease: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is a major cause of cardiovascular disease worldwide and a major cause of morbidity and mortality in patients with chronic kidney disease (CKD). The Systolic Blood pressure Intervention Trial (SPRINT) demonstrated that blood pressure (BP) measurement techniques may have an impact on the achievement of outcomes. Home BP monitoring (HBPM) has several advantages over office BP recordings, including avoidance of white-coat reaction, ability to diagnose white-coat and masked hypertension, detection of BP variability, and better ability to predict cardiovascular morbidity and mortality, all of which commonly occur in CKD. The addition of telemonitoring and management support to HBPM allows remote monitoring, especially when close contact is difficult (e.g., patients in remote/rural areas, pandemic, natural disaster, or patients treated with home dialysis). Although there are few studies that have assessed the efficacy of home BP telemonitoring (HBPT) in patients with CKD, these studies suggest the benefits of HBPT for BP control and even limited evidence that it may improve kidney function. This review, using limited available evidence, assesses the roles of HBPT in patients with CKD, barriers to HBPT implementation in the care of patients with CKD, and discusses newer technologies that can be leveraged in the management of hypertension in patients with CKD.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».