Accuracy of oscillometric blood pressure algorithms in healthy adults and in adults with cardiovascular risk factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fixed-ratio and slope-based algorithms are used to derive oscillometric blood pressure (BP). However, a paucity of published data exists assessing the accuracy of these methods. Our objective was to determine the accuracy of fixed-ratio and slope-based algorithms in healthy adults and in adults with cardiovascular risk factors. PATIENTS AND METHODS: Overall, 85 healthy adults (age≥18 years) and 85 adults with cardiovascular risk factors were studied. Three oscillometric and four two-observer mercury-based auscultation measurements were performed in each, according to International Standards Organization 2013 methodology. Two fixed-ratio algorithms and one slope-based algorithm were applied to process oscillometric waveform envelopes and derive oscillometric BP. Paired and unpaired t-tests were used to compare mean oscillometric BP within and between each group, respectively. RESULTS: For healthy adults, mean age was 50.3±17.8 years, mean arm circumference was 30.4±3.8 cm, and 62% were female. In the cardiovascular risk group, mean age was 63.8±12.4 years, mean arm circumference was 31.9±4.2 cm, and 62% were female. For systolic BP, the fixed-ratio algorithms produced the lowest mean error and narrowest SD. For diastolic BP, mean errors were similar for all three algorithms, but the fixed-ratio algorithms had higher precision. The comparison of healthy adults and those with cardiovascular risk factor showed high variability for systolic and diastolic BP (SD: 8.113.9 mmHg). CONCLUSION: In both healthy adults and in those with cardiovascular risk factors, the fixed-ratio technique performed better than the slope-based algorithm. High between-group variability indicates that subject-specific algorithms may be needed.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».