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Enregistrement W2587902817 · doi:10.1097/hjh.0000000000001265

Optimal diagnostic thresholds for diagnosis of orthostatic hypotension with a ‘sit-to-stand test’

2017· article· en· W2587902817 sur OpenAlexaff
Brett H. Shaw, Emily M. Garland, Bonnie K. Black, Sachin Y. Paranjape, Cyndya A. Shibao, Luis E. Okamoto, Alfredo Gamboa, André Diedrich, W. Dale Plummer, William D. Dupont, Italo Biaggioni, David Robertson, Satish R. Raj

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Syncope and Autonomic Disorders
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésSupine positionOrthostatic vital signsMedicineBlood pressureReceiver operating characteristicConfidence intervalPredictive valueArea under the curveCardiologyInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations83
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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