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Enregistrement W4368361579 · doi:10.1093/ajh/hpad040

Self-Measured Blood Pressure Telemonitoring Programs: A Pragmatic How-to Guide

2023· article· en· W4368361579 sur OpenAlexaff
Debra McGrath, Margaret Meador, Hilary K. Wall, Raj Padwal

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hypertension · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineWorkflowInteroperabilityReimbursementWorkloadStaffingTelehealthTelemedicineHealth careMedical emergencyProcess managementNursingComputer scienceBusinessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,274
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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