Predicting out-of-office blood pressure in a diverse us population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The PRedicting Out-of-OFfice Blood Pressure (PROOF-BP) algorithm accurately predicted out-of-office blood pressure (BP) among adults with suspected high BP in the United Kingdom and Canada. We tested the accuracy of PROOF-BP in a diverse US population and evaluated a newly developed US-specific algorithm (PROOF-BP-US). METHODS: Adults with ≥2 office BP readings and ≥10 awake BP readings on 24-hour ambulatory BP monitoring from 4 pooled US studies were included. We compared mean awake BP with predicted out-of-office BP using PROOF-BP and PROOF-BP-US. Our primary outcomes were hypertensive out-of-office systolic BP (SBP) ≥130 mm Hg and diastolic BP (DBP) ≥80 mm Hg. RESULTS: We included 3,058 adults, mean (SD) age was 52.0 (11.9) years, 38% were male, and 54% were Black. The area under the receiver-operator characteristic (AUROC) curve (95% confidence interval) for hypertensive out-of-office SBP was 0.81 (0.79-0.82) and DBP was 0.76 (0.74-0.78) for PROOF-BP. For PROOF-BP-US, the AUROC curve for hypertensive out-of-office SBP was 0.82 (0.81-0.83) and for DBP was 0.81 (0.79-0.83). The optimal predicted out-of-office BP ranges for out-of-office BP measurement referral were 120-134/75-84 mm Hg for PROOF-BP and 125-134/75-84 mm Hg for PROOF-BP-US. The 2017 American College of Cardiology/American Heart Association BP guideline (referral range 130-159/80-99 mm Hg) would refer 93.1% of adults not taking antihypertensive medications with office BP ≥130/80 mm Hg in the National Health and Nutrition Examination Survey for out-of-office BP measurement, compared with 53.1% using PROOF-BP and 46.8% using PROOF-BP-US. CONCLUSIONS: PROOF-BP and PROOF-BP-US accurately predicted out-of-office hypertension in a diverse sample of US adults.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 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 ».