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Enregistrement W4404807840 · doi:10.1370/afm.22.s1.7034

The T-Connector Approach: a simultaneous method for in-office assessment of home blood pressure monitor accuracy

2024· article· en· W4404807840 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Ringrose, Scott Garrison, Bonaventure Oguaju

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCable glandBlood pressureComputer sciencePressure measurementMedicineReliability engineeringTelecommunicationsEngineeringInternal medicineMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Context</h3> Hypertension Canada recommends home blood pressure monitors (HBPM) for diagnosing and managing hypertension. However, 29% of HBPMs are inaccurate by 10 mmHg or more. This makes determining HBPM accuracy of great clinical importance, but there is no established method of doing so in the office. Serial blood pressure (BP) measurements can be attempted, but a large number is needed to rule out transient changes in BP. <h3>Objective</h3> To introduce the novel approach of using a T-Connector between a patient’s HBPM and their physician’s office sphygmomanometer to permit a simultaneous blood pressure reading. <h3>Study Design</h3> 89 participants had the accuracy of their personal HBPMs assessed by 1) a family physician using our T-Connector Approach and 2) the gold standard method called Dual Observer Auscultation, which involves 2 physicians alternating between the HBPM and a mercury manometer for 9 readings. <h3>Setting</h3> Kaye Edmonton Clinic Family Medicine Clinic and a hypertension research lab. <h3>Population</h3> Adults who own a HBPM. <h3>Instrument</h3> The T-Connector Approach uses latex tubing, a plastic barbed tee piece, and a metal connector from the primary care clinic (the piece used to switch blood pressure cuffs) to connect a patient’s HBPM to their physician’s office sphygmomanometer. <h3>Outcome Measures</h3> an inaccurate HBPM was defined as providing a blood pressure reading ≥ 10 mmHg different than the T-Connector or dual observer auscultation methods. We primarily compared the ability of the T-Connector to detect inaccurate monitors compared to the dual observer auscultation (DOA) gold standard method. <h3>Results</h3> Compared to DOA, the T-Connector’s assessment of HBPM error was an average of 2.97 mmHg lower, 95% limits of agreement were -10.72 to 16.65 mmHg, and the intraclass correlation coefficient (ICC) was 0.47. Sensitivity and specificity for detecting an inaccurate monitor were 0.33 and 0.97 respectively, with a positive predictive value (PPV) of 0.75, and a negative predictive value (NPV) of 0.85. Cohen’s kappa was 0.39. <h3>Conclusion</h3> Based on the Cohen’s kappa of 0.39 (fair agreement), PPV of 0.75, and NPV of 0.85 there appears to be reasonable utility for using a T-Connector to qualitatively declare a HBPM to be inaccurate for its user. However, the sensitivity was low (0.33) and the ICC being &lt;0.5 indicates poor agreement for quantitative assessment of the mmHg of error.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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