Development and Validation of a Risk Prediction Model for 5-year Risk of Hypertension in Women of Reproductive Age
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The rate of pregnancy complications has been steadily increasing over the past decade. These complications include hypertensive disorders during pregnancy (HDP), gestational diabetes, and preterm birth. Previous studies have shown an association between pregnancy complications and the development of cardiovascular disease (CVD). Hypertension has been established as a precursor to CVD, implying that predicting the incidence of hypertension could help reduce the overall prevalence of CVD. The objective of this study is to provide clinicians with a validated tool to identify women in the post-partum period with increased risk of hypertension. Methods: A risk prediction model was developed to estimate the 5-year risk of incident hypertension among nulliparous women, accounting for obstetrical history and complications of pregnancy. Variables with low prevalence (<1%) were excluded and lasso-regularized Cox regression was used to further exclude variables with negligible effects on the predictions. A baseline analysis was conducted using an extended Cox model. A proportional hazards assumption violation for HDP was dealt with by allowing the associated risk to vary over time. Harrell's concordance (C)-index was used to measure discrimination ability and internal validation was performed using bootstrap resampling (n=500 replicates). Results: Eleven variables were included in the final model, with an HDP diagnosis having the largest estimated effect on the risk of hypertension. The predicted 5-year probability of hypertension diagnosis for a subject with median attributes was 7% (95% CI: 6.5%, 7.5%). Discussion: HDP alongside other risk factors can provide insight into identifying women in the post-partum period who would benefit from the early initiation of cardiovascular prevention strategies and treatment.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».