MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388075515 · doi:10.33137/utjph.v4i1.41777

Development and Validation of a Risk Prediction Model for 5-year Risk of Hypertension in Women of Reproductive Age

2023· article· en· W4388075515 sur OpenAlexaff
George Stefan, Kristian B. Filion, Robert W. Platt, Jennifer A. Hutcheon, Graeme N. Smith, Anna Heath, Sonia M. Grandi

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Journal of Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProportional hazards modelConcordancePregnancyGestational hypertensionObstetricsHypertension in PregnancyDiabetes mellitusGestational diabetesDiseaseIncidence (geometry)PreeclampsiaInternal medicineGestationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of Toronto Journal of Public HealthMême sujetPregnancy and preeclampsia studiesTravaux en français237 207