Predictive Performance and Optimal Cut-Off Points of Blood Pressure for Identifying Arteriosclerosis among Adults in Eastern China
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the predictive performance and establish optimal cut-off points of blood pressure for identifying arteriosclerosis in eastern Chinese adults. Brachial–ankle pulse wave velocity (baPWV) was utilized to evaluate arteriosclerosis. The predictive performance of blood pressure for arteriosclerosis was determined by the area under the curve (AUC) of receiver operating characteristics; the optimal blood pressure cut-off points were determined by Youden’s index. A logistic regression model was used to acquire the odds ratio (OR) of blood pressure for arteriosclerosis. The AUCs of blood pressure for identifying arteriosclerosis were 0.868 (95%CI: 0.860–0.875) for systolic blood pressure (SBP) and 0.835 (95%CI: 0.827–0.843) for diastolic blood pressure (DBP), both p < 0.01. The AUCs of women were higher than that of men (0.903 vs. 0.819 for SBP; 0.847 vs. 0.806 for DBP; Z test p < 0.05). The AUCs in the 18–39.9-years group were higher than that in the 40–59.9-years and 60–84-years groups (0.894 vs. 0.842 and 0.818 for SBP; 0.889 vs. 0.818 and 0.759 for DBP; Z test p < 0.05). The total optimal cut-off points of blood pressure for predicting arteriosclerosis were 123.5/73.5 mmHg (SBP/DBP) overall; 123.5/73.5 and 126.5/79.5 mmHg for women and men, respectively; and 120.5/73.5, 123.5/76.5, and 126.5/75.5 mmHg for 18–39.9-years, 40–59.9-years, and 60–84-years groups, respectively. Blood pressure indexes had a high predictive performance for identifying arteriosclerosis with the optimal cut-off point of 123.5/73.5 mmHg (SBP/DBP) in eastern Chinese adults. Women or the younger population have a higher predictive performance and lower cut-off points to identify arteriosclerosis.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».