Abstract 15256: Predicting Out-of-office Blood Pressure in United States Adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Predicting Out-of-Office Blood Pressure in the Clinic (PROOF-BP) algorithm accurately estimates out-of-office BP to guide ambulatory BP monitoring (ABPM) among adults in the UK and Canada with suspected high BP. We tested the validity of PROOF-BP in a diverse US population and developed a US-specific algorithm. Methods: We pooled data from four US studies (CARDIA, JHS, Masked Hypertension Study, and Improving Detection of Hypertension Study) that assessed both office BP and 24-hour ABPM. We included participants with >=2 office and >=10 daytime ambulatory BP readings. PROOF-BP estimates the difference between office systolic BP (SBP) and diastolic BP (DBP) and daytime ambulatory SBP and DBP using clinic BP measurements and patient characteristics. We examined the performance of PROOF-BP in US data and then used multivariable linear regression to develop a new algorithm optimized for the US population. We tested the ability of PROOF-BP to discriminate high awake ambulatory SBP and DBP (SBP/DBP >=130/80 mm Hg) using the area under the receiver-operator curve (AUROC). Models were developed in a 70% randomly selected derivation set and tested in a 30% validation set. The optimal predicted ambulatory BP thresholds were defined as those that resulted in the smallest proportion of individuals recommended for ABPM with an overall classification error <20% among those not screened. Results: We analyzed 3,080 individuals with a mean (SD) age of 52.0 (11.9) years, 38% were male, and 54% were black. Mean (SD) office SBP/DBP was 121.8 (16.6)/75.3 (9.8) mm Hg, mean (SD) awake ambulatory SBP/DBP was 127.3 (13.5)/78.6 (8.8) mm Hg, and 51% had awake ABPM >=130/80 mm Hg. The discrimination for high awake ABPM was similar between the existing (AUROC SBP = 0.77, DBP = 0.73) and US-specific models (AUROC SBP = 0.77, DBP = 0.72). Optimal predicted ambulatory BP thresholds with the US-specific algorithm were 125-134/75-84 mm Hg, resulting in 55% of the pooled cohort recommended for ABPM; compared to 66% recommended by the 2017 ACC/AHA guidelines. Conclusions: Both the original and US-specific PROOF-BP algorithms predicted high out-of-office BP among US adults. PROOF-BP may be used to guide clinical decisions and resource allocation among individuals considered for ABPM.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».