Comparison between Digital Blood Pressure Monitors for Home Use (Wrist) and (Arm) with a Mercury Sphygmomanometer
Notice bibliographique
Résumé
Blood pressure disease (BP) is one of the major public health problems around the world. There are many digital BP devices used at home. Doubts are usually raised about these devices. This study aimed to compare home (wrist) and (arm) digital blood pressure monitors with a mercury sphygmomanometer. This study was conducted at the University of Tabuk, comparing a digital BP meter (arm) and (wrist) with a properly calibrated mercury BP. A total of 100 randomly selected students aged 18 to 39 years were enrolled. Two blood pressure measurements for each person were recorded by all devices, and the values were recorded taking into account the environment of a person. The data were entered into MS Excel and analysis was done by using Social Sciences version 23.0. The normality of data was performed by the Shapiro-Wilk test and it was normally distributed. The mean and standard deviation were calculated for quantitative variables, while frequencies and percentages were provided for qualitative variables. Paired sample t-test was used to compare the mean values of systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP). Digital arm devices had sensitivity and specificity of 62.5% and 63%, respectively, compared to digital wrist devices, which had sensitivity and specificity of 75% and 56%, respectively. The readings of the digital blood pressure monitors were comparable to the readings of the mercury blood pressure monitor. Both devices could be considered indispensable tools for detecting hypertension at home and thus useful for early diagnosis.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».