How and why do Australians obtain blood pressure devices for use at home? A mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Only 10-20% of blood pressure (BP) devices available are validated. Little is known about how and why patients choose BP devices for home BP measurement (HBPM), which was the aim of this study. Methods Mixed-methods study (online survey (n=241), phone interviews among a purposive subsample (n=27)) among adults who perform HBPM in Australia (June-Dec 2023). Survey questions determined how BP devices were obtained, device make/model and factors influencing device selection. Interviews further explored these topics. Device validation status was determined using the STRIDE BP and Medaval websites. Results Participants were middle aged (58±16 years, 52% women) and 91% purchased a device for HBPM (n=189; 9% borrowed a device), with 69% (n=130) purchased from pharmacies (53% validated) and 21% (n=39) purchased online (51% validated). Accuracy was said to be the most important consideration when choosing a device for most participants (n=129, 77%). Interview participants described using brand recognition, online reviews and cost to select an ‘accurate’ device; avoiding cheaper devices and preferring brands used in healthcare settings. Participants did not consider validation status and did not receive advice on device accuracy at point-of-sale. Conclusion This study highlights real world experiences of adults when obtaining HBPM devices that can be used to inform strategies to direct adults to validated devices. Strategies such as increasing signage at the point-of-sale and training healthcare practitioners to identify and direct consumers to validated devices may be effective in increasing uptake. Regulatory bodies should mandate the sale of validated devices in healthcare settings to increase availability. GRAPHICAL ABSTRACT
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».