Unattended Compared with Attended Automated Office Blood Pressure Measurements: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Standardized automated office blood pressure (AOBP) measurement is widely accepted as the preferred method to monitor BP. However, disagreements persist as to the need to perform AOBP in an unattended manner, where the patient is left alone in a quiet room. In 2019, two meta-analyses assessing the differences between unattended and attended BP readings showed opposite results and prompting the publication of several more studies. Our objective was to reevaluate the BP differences between unattended and attended AOBP when both are performed in an identical manner. Methods: This systematic review with meta-analysis was conducted according to the PRISMA guidelines. Studies were included if both unattended and attended AOBP were measured on the same participants in a randomized or alternating sequence manner during a single visit with the same device and an identical measurement protocol. The primary outcome was the difference between unattended and attended systolic (SBP) and diastolic (DBP) BP, expressed as weighted mean differences (95% confidence interval) using random-effects models. Results: From 8,088 screened studies, data was extracted from 15 studies which met the inclusion criteria (n=1,747 participants). In the pooled analysis, the attended compared with unattended BP was higher for SBP by 2.7 mmHg (95%CI 0.6 to 4.7) and DBP by 0.9 mmHg (95%CI 0.1 to 1.8). In leave-one out analyses, results were similar except when excluding the study with the most extreme BP difference (Chotruangnapa 2023) where the difference became non-significant. Conclusion: Standardized attended AOBP measurements result in slightly higher readings than unattended AOBP. Whether such small differences translate into clinically significant changes in management of BP remains uncertain. Therefore, standardized attended AOBP could remain a reasonable option for BP measurement in a real-life clinical setting.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».