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Enregistrement W2436024626 · doi:10.1097/01.hjh.0000467696.44499.7c

LB03.06

2015· article· de· W2436024626 sur OpenAlexaff
Nicolas Postel Vinay, Guillaume Bobrie, A. Ruelland, Majida Oufkir, S. Savard, Alexandre Persu, Sandrine Katsahian, P F Plouin

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2015
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKappaProtocol (science)Alcohol consumptionBlood pressureInternal medicineAlcoholAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Hy-Result® software is designed to help patients to comply with the home blood pressure measurement (HBPM) protocol and self-interpret their results. We compare in a daily routine care setting, the classification generated by Hy-Result® with the physician's clinical evaluation. Design and method: The algorithm combines BP readings with patient's characteristics. According to the ESH guidelines, BP readings and automatically generated text messages are made available to the patient in a report. The primary assessment criterion was whether classification of the BP status generated by the software concurred with the physician's classification (blinded to the software's results) following a consultation (n = 195 patients) (gold standard). Results: In the 58 untreated patients, the agreement between classification of the BP status generated by the software and the physician's classification was 87.9%. In the 137 treated patients, the agreement was 91.9%. The kappa test applied for all the patients was 0.81 [95%CI: 0.73–0.89]. After correction of errors identified in the algorithm during the study, agreement increased to 95.4% (kappa 0.9[95% CI: 0.84–0.97]). For 100% of the patients with comorbidities (n = 46), specific text messages were generated indicating that a physician might recommend a target BP lower than 135/85 mmHg. Specific text messages were also generated for 100% of the patients for whom global cardiovascular risks greatly exceeded norms relating to BMI, tobacco and/or alcohol consumption. Remaining discrepancies were more attributable to human error (physician), than software. The limitation is that the algorithm remains dependent on patient's capacity to complete their profile. Conclusions: Classification by Hy-Result® is at least as accurate as that of a specialist in current practice. Hy-Result® is the first validated free use software for self-interpretation of HBPM results, taking into account both the recommended thresholds for normal values and patient characteristics (www.hy-result.com). Hy-Result® will soon be available as a Smartphone application (Health Mate), accessible in an entirely automated format in conjunction with a validated wireless BP monitor (Withings BP-800).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8000,805

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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