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Enregistrement W4399908209 · doi:10.3399/bjgp24x737841

A pilot study of electronic blood pressure interpretation of home blood pressure readings in primary care

2024· article· en· W4399908209 sur OpenAlexaff
Jake L. Rosen, Reshma Rasheed

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of General Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensDoug Bragg Enterprises (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood pressurePrimary careAnxietyInterpretation (philosophy)Intensive care medicineFamily medicineInternal medicinePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Home blood pressure (BP) monitoring is an acceptable method with high accuracy and acceptability amongst patients. It has the potential to save many hours of clinical time and is less likely to suffer from white coat bias. However, it can raise anxiety in patients who may not interpret readings immediately. AIM: A pilot study using an auto formatted excel spreadsheet which gave instantaneous colour coded feedback was sent to patients to assess its acceptability. METHOD: This auto interpretation tool was sent to patients with their consent. It enabled patients to receive immediate feedback about this blood pressure control. A follow-up questionnaire was later sent to ask the patients and the staff about their experience. RESULTS: 96); of these, 31 responded within 1 month. Patient satisfaction was high; 74% preferred the electronic tool, 77% found the colour indicator reassuring, and 87% wanted to continue the electronic interpretation tool regardless of their initial preference. Staff satisfaction was excellent at 100%. CONCLUSION: This hypertension triage tool allows for interpretation by patients and non-clinicians with benefits of instantaneous reassurance, user and provider satisfaction all at reduced costs. Patients without MS Excel could not use this tool. The pilot study reinforced our hypothesis that such a modality has the potential to increase patient satisfaction and safety, and can be applied to a larger number of patients. Eventually an NHS app could be developed and rolled out for the large population.

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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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