Cuffless blood pressure in 2025: from promise to practice: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Cuffless blood pressure (BP) technologies have moved from concept to everyday wearables, spurred by consumer adoption and recent regulatory milestones. Yet clinicians face mixed signals on accuracy, calibration stability, and clinical use. This review synthesizes current evidence and emerging standards to clarify where cuffless data can add value. RECENT FINDINGS: Most devices estimate BP from surrogate signals and require periodic calibration, making outputs reliable for trends around the last calibration but less so for absolute values. New cuffless-specific validation frameworks mandate dynamic testing (position/hydrostatics, activity/exercise, awake-sleep, pharmacologic response, and prerecalibration drift). Professional bodies currently advise against diagnosis or drug titration using cuffless readings unless a device passes such protocols. Real-world studies show feasibility and patient preference but only moderate agreement with cuffs and limited outcomes data. Special populations (chronic kidney disease/dialysis, pregnancy, pediatrics/frail, diverse skin tones) introduce additional accuracy and equity concerns. SUMMARY: Cuffless wearables may be used as adjuncts to surface patterns and support engagement; diagnosis and treatment decisions must be confirmed with validated upper-arm measurements. A pragmatic "good-enough" checklist includes stable calibration over weeks, accuracy across dynamic states and subgroups, and transparent multisite validation. Priorities include harmonized standards, inclusive datasets, and trials linking cuffless monitoring to clinical outcomes.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».