The Role of Inter-arm Blood Pressure Difference in the Diagnosis and Follow-up of Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
I found the study titled “Interarm Blood Pressure Difference as a Predictor of Contrast-Induced Acute Kidney Injury in Patients Undergoing Peripheral Vascular Interventions” by Karaduman et al. (1), published in the Journal of Harran University Medical Faculty, quite interesting. I would like to highlight some key aspects of this well-written study. Recent hypertension management guidelines from Europe, the United Kingdom (UK), and Canada recommend measuring blood pressure (BP) in both arms during the initial assessment of a patient for hypertension. (2–4). Inter-arm BP difference (IABPD) is classified as: <5 mmHg normal, 5–10 mmHg low risk, 10–15 mmHg moderate risk, and >15 mmHg high risk for vascular events (5). IABPD is frequently encountered in patients with hypertension. A systolic IABPD ≥10 mmHg was found in 11.2% of hypertensive patients, 7.4% of those with diabetes, and 3.6% of the general population. Systolic IABPD ≥10 mmHg was linked to increased cardiovascular death, and ≥15 mmHg to all-cause mortality (6). et al. studied the right-left arm BP difference in hypertension detection. They found sensitivity for detecting hypertension was 90.6% when measured in the right arm and 83.4% in the left. Sensitivity was 87.9% and 87.1% in men, and 95.4% and 76.9% in women (7). Similarly, higher BP was observed in the right arm in Karaduman et al.’s study. In conclusion, single-arm measurements may underestimate hypertension prevalence. If double-arm measurements are unavailable, the right arm is preferred, especially in women.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».