Self-Measured Blood Pressure Telemonitoring Programs: A Pragmatic How-to Guide
Notice bibliographique
Résumé
Self-measured blood pressure (SMBP) telemonitoring is the process of securely storing and tele-transmitting reliably measured, patient self-performed blood pressure (BP) measurements to healthcare teams, while ensuring that these data are viewable and clinically actionable for the purposes of improving hypertension diagnosis and management. SMBP telemonitoring is a vital component of an overall hypertension control strategy. Herein, we present a pragmatic guide for implementing SMBP in clinical practice and provide a comprehensive list of resources to assist with implementation. Initial steps include defining program goals and scope, selecting the target population, staffing, choosing appropriate (clinically validated) BP devices with proper cuff sizes, and selecting a telemonitoring platform. Adherence to recommended data transmission, security, and data privacy requirements is essential. Clinical workflow implementation involves patient enrollment and training, review of telemonitored data, and initiating or titrating medications in a protocolized fashion based upon this information. Utilizing a team-based care structure is preferred and calculation of average BP for hypertension diagnosis and management is important to align with clinical best practice recommendations. Many stakeholders in the United States are engaged in overcoming challenges to SMBP program adoption. Major barriers include affordability, clinician and program reimbursement, availability of technological elements, challenges with interoperability, and time/workload constraints. Nevertheless, it is anticipated that uptake of SMBP telemonitoring, still at a nascent stage in many parts of the world, will continue to grow, propagated by increased clinician familiarity, broader platform availability, improvements in interoperability, and reductions in costs that occur with scale, competition, and technological innovation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».