Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is a described as a “silent killer.” The condition is characterized by a clinically significant increase in the force that the blood exerts on the blood vessel walls and is diagnosed when a patient has a blood pressure of above 130/80 mmHg compared to a normal blood pressure of around 120/80 mmHg (Jiang et al., 2016). Hypertension is oftentimes not associated with any symptoms, allowing it to impact the health of millions of people across the world without them knowing (Jiang et al., 2016). Although an individual’s blood pressure typically rises as they grow older, hypertension can affect people of all ages and does not only impact older adults. There are many methods for measuring blood pressure and each approach has its own benefits and weaknesses. Personally, I was diagnosed with primary hypertension at a young age. Primary hypertension, sometimes referred to as essential hypertension, is defined as abnormally high blood pressure with no known cause (Lockett, 2021). As such, at an older age, my avatar will continue to manage this same health issue that I currently face. I have used many different blood pressure monitoring devices and have had issues with all of them. This lack of a suitable technology that can constantly monitor my blood pressure in an accurate, inconspicuous, and inexpensive way inspired me to investigate the potential benefits of a wearable blood pressure watch which also administers antihypertensive medication, like an insulin pump. Hypertension management watches have the potential to improve the arduous process of blood pressure control for patients while resolving current disparities in human healthcare.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,008 |
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 ».