Age-dependent changes in blood pressure over consecutive office measurements: impact on hypertension diagnosis and implications for international guidelines
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Objectives:</strong> Based on anecdotal belief that blood pressure (BP) drops over consecutive measurements, guidelines recommend discarding the first BP reading (Canadian Hypertension Education Program guidelines) or take only one reading if SBP less than 140 mmHg (National Institute for Health and Care Excellence). However, the extent to which SBP fluctuations affect BP classification as well as the potential effect of age are unknown. We sought to assess the change in SBP classification over consecutive measurements following different guidelines, among younger (< 50 years) and older individuals (≥ 50 years). Furthermore, we aimed to investigate the direction of the change in SBP over consecutive measurements (increase or decrease) and the impact of age on SBP differences.</p> <p><strong>Methods:</strong> BP was measured among 20 716 adults from a general population. SBP was classified using the first reading (normal SBP or hypertension) and compared with the average SBP using different guideline protocols (reclassification).</p> <p><strong>Results:</strong> Reclassification from normal SBP to hypertension was greatest with Canadian Hypertension Education Program guidelines (3% younger, 12% older individuals) and reclassification from hypertension to normal SBP was greatest with National Institute for Health and Care Excellence guidelines (70% younger, 44% older individuals). SBP increased between the first two measures in 37%, decreased in 56% and did not change in 7% of the population. Age had a strong interaction with SBP level (<i>P</i> < 0.0001) so that younger individuals exhibited greater SBP differences over repeated measures.</p> <p><strong>Conclusion:</strong> This study highlights the need for an improvement in the evidence-base regarding the best way to assess office BP for correct hypertension diagnosis.</p>
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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 | 0,000 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».