Polysomnographic Predictors of Blood Pressure and Hypertension: Is One Index Best?
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Numerous indexes derived from polysomnography are available to characterize sleep-disordered breathing, with no consensus over which measures best predict clinical outcomes. This study addresses the relative merits of using alternative polysomnography indexes by characterizing the consistency and strength of the association of each index with blood pressure and hypertension. DESIGN: Cross-sectional analyses of the association of alternative polysomnography indexes with blood pressure and hypertension were performed in construction and validation data sets. Linear and logistic regression models were used to identify the best variable sets. PATIENTS: Data were obtained from 6433 men and women (age 62.9 +/- 11.0 years, 52.8% women) who participated in the Sleep Heart Health Study. RESULTS: In multivariable models, most indexes showed weak linear associations with systolic, with slightly stronger associations for diastolic blood pressure, and the log odds of hypertension. No single index showed consistent superiority over others. Systolic blood pressure, diastolic blood pressure, and hypertension each were associated with distinct sets of polysomnography variables. Slightly more-consistent associations were demonstrated for indexes that included hypopneas that were linked with either a 3% or 4% desaturation level than indexes that did not require hypopneas to have linked desaturation. For indexes that combined apneas and hypopneas, there was no evidence that linking obstructive apneas to desaturation or arousal altered prediction compared with counting all apneas. CONCLUSION: In summary, using a rigorous cross-validation assessment, we did not identify a clear superiority of any single index for blood pressure or hypertension prediction. Detailed analyses of alternative definitions of the respiratory disturbance index support current scoring guidelines, where desaturation criteria are recommended for hypopneas but not apneas.
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 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 | 0,019 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».