Optimal diagnostic thresholds for diagnosis of orthostatic hypotension with a ‘sit-to-stand test’
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to identify optimal blood pressure cut-offs to diagnose orthostatic hypotension during a sit-to-stand manoeuvre. METHODS: This was a cross-sectional study of patients and healthy controls from the Vanderbilt Autonomic Dysfunction Center. Blood pressure was measured while supine, seated and standing. Blood pressure changes were calculated from supine-to-standing and seated-to-standing. Orthostatic hypotension was diagnosed on the basis of a supine-to-standing SBP drop at least 20 mmHg or a DBP drop at least 10 mmHg. Receiver operator characteristic (ROC) curves identified optimal sit-to-stand cut-offs. RESULTS: Amongst the 831 individuals, more had systolic orthostatic hypotension [n = 354 (43%)] than diastolic orthostatic hypotension [n = 305 (37%)] during lying-to-standing. The ROC curves had good characteristics [SBP area under curve = 0.916 (95% confidence interval: 0.896-0.936), P < 0.001; DBP area under curve = 0.930 (95% confidence interval: 0.909-0.950), P < 0.001]. A sit-to stand SBP drop at least 15 mmHg had optimal test characteristics (sensitivity = 80.2%; specificity = 88.9%; positive predictive value = 84.2%; negative predictive value = 85.8%), as did a DBP drop at least 7 mmHg (sensitivity = 87.2%; specificity = 87.2%; positive predictive value = 80.1%; negative predictive value = 92.0%). CONCLUSIONS: A sit-to-stand manoeuvre with lower diagnostic cut-offs for orthostatic hypotension provides a simple screening test for orthostatic hypotension in situations wherein a supine-to-standing manoeuvre cannot be easily performed. Our analysis suggests that a SBP drop at least 15 mmHg or a DBP drop at least 7 mmHg best optimizes sensitivity and specificity of this sit-to-stand test.
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.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle