Summarising and synthesising regression coefficients through systematic review and meta-analysis for improving hypertension prediction using metamodelling: protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hypertension is one of the most common medical conditions and represents a major risk factor for heart attack, stroke, kidney disease and mortality. The risk of progression to hypertension depends on several factors, and combining these risk factors into a multivariable model for risk stratification would help to identify high-risk individuals who should be targeted for healthy behavioural changes and/or medical treatment to prevent the development of hypertension. The risk prediction models can be further improved in terms of accuracy by using a metamodel updating technique where existing hypertension prediction models can be updated by combining information available in existing models with new data. A systematic review and meta-analysis will be performed of hypertension prediction models in order to identify known risk factors for high blood pressure and to summarise the magnitude of their association with hypertension. METHODS AND ANALYSIS: MEDLINE, Embase, Web of Science, Scopus and grey literature will be systematically searched for studies predicting the risk of hypertension among the general population. The search will be based on two key concepts: hypertension and risk prediction. The summary statistics from the individual studies will be the regression coefficients of the hypertension risk prediction models, and random-effect meta-analysis will be used to obtain pooled estimates. Heterogeneity and publication bias will be assessed, along with study quality, which will be assessed using the Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool checklist. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required for this systematic review and meta-analysis. We plan to disseminate the results of our review through journal publications and presentations at applicable platforms.
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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 | 0,093 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,111 | 0,014 |
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 ».