MACHINE LEARNING CLUSTERING FOR BLOOD PRESSURE VARIABILITY: VALIDATION FROM THE SPRINT TO THE HONG KONG COMMUNITY COHORT
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Visit-to-visit BPV is associated with risks of cardiovascular diseases. Our aim is to investigate the classification methods of patients with varying levels of BPV using different machine learning algorithms. Design and method: Two sets of visit-to-visit blood pressure (BP) readings were extracted from (i) SPRINT in the United States and (ii) BP cohort in Hong Kong (HK). BPV were defined as the mean absolute residuals of regression trends on BP over time. Patients were clustered into low, medium and high levels of BPV with the traditional quantile clustering and five machine learning algorithms, including K-means clustering, Partitioning Around Medoids (PAM), Spectral clustering, Ward's method and Expectation Maximization. Clustering methods were assessed by the Stability Index, and similarities were assessed by the Davies-Bouldin Index (DBI) and the Silhouette Index. Regression models were fitted to compare the risk of stroke. Results: Results: A total of 8,133 participants were included from SPRINT with the mean BP measurement 14.7 times in 3.28 years of follow-up, and1,094 participants were recruited from HK cohort with the mean BP measurement 165.4 times in 1.37 years. Quantile clustering assigned one-third participants as the high level of BPV, but machine learning methods only assigned 10 to 27%. Quantile clustering is the most stable method (Stability Index: 0.982 in the SPRINT and 0.948 in the HK cohort) but shown to have certain levels of cluster similarities (DBI: 0.752 and 0.764, respectively) (Table 1). Across the machine learning algorithms, K-means clustering is the most stable method (Stability Index: 0.975 and 0.911, respectively) with lowest similarities on cluster classification (DBI: 0.653 and 0.680, respectively). Patients with high level of BPV under the machine learning models showed stronger association with stroke. Conclusions: Among the machine learning algorithms, K-means clustering shows the most stable and reliable results. One-seventh of the population with high level of BPV had elevated risk of stroke compared to conventional BPV classification. Machine learning can be potentially used in the electronic health system for better patient management.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».