Derivation and Validation of a Novel Automated Algorithm for Staging Infant Blood Pressures
Notice bibliographique
Résumé
Background: Infant blood pressure (BP) is assessed by visual evaluation of sex and age specific BP curves (i.e., “manual staging”). Manual staging is time consuming and error prone, but is the standard method to assess infant BP. We developed and evaluated accuracy of a novel computerized algorithm to stage BP category in infants. Methods: We retrospectively acquired BP data in electronic health records (EHRs) from infants hospitalized at a quaternary healthcare center between June 2018-August 2019. Infants <1 year old with paired systolic/diastolic BP were included. First or last admission BP was randomly selected for evaluation. An algorithm to estimate published BP curves was created by digitizing age and sex-based infant BP cutoff curves into a series of points, then deriving each curve's equation of best fit via regression. All BP’s were staged manually by two raters (normal, elevated or hypertensive [stage 1 or 2]). The algorithm was evaluated for agreement (using Cohen’s kappa and % agreement) with manual staging. Results: Of 2407 BP measurements, 1304 patients were staged as normal, 298 elevated BP, and 805 hypertensive by manual staging (inter-rater agreement for manual staging was kappa 0.82 [0.58-1.00]). By the algorithm, 1368 had normal BP, 323 elevated BP and 716 hypertensive. Agreement between manual and algorithm classification was 89.4% (kappa 0.83 [0.82-0.85]). Discrepancy between manual vs. algorithm BP staging was noted for 255 BPs. Five BPs (2% of errors) were incorrectly staged by the algorithm and correctly staged by manual staging; 63 BP’s (24.7% of errors) were incorrectly staged by manual staging and correctly staged by the algorithm. The remaining discrepancies (73.3% of errors) were BPs on/near the curve at the border of normal vs. abnormal BP. The algorithm has been made into a ShinyApp (developed by A. Khondker), available at https://sickkidsnephrology.shinyapps.io/InfantHypertension/ (Figure 1). Conclusion: The new infant BP staging algorithm has strong agreement with manual staging and may be used to stage BP in infants in the clinical setting and within EHRs.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».