Assessing the Validity of Computerized Algorithms for Determining Pulse Wave Velocity: A Clinical Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Aortic stiffness, assessed through carotid-femoral pulse wave velocity (PWV), has been associated with an increased risk of cardiovascular events and mortality. Measurements of PWV are based on the proper identification of the foot of the pulse waveform by either the maximum of the second-derivative method (as used in Complior) or the intersecting tangents algorithms (as used in SphygmoCor). These approaches can give different results, especially at higher PWV ranges. However, these devices also differ by signal acquisition technology, signal filtering, and quality control algorithms, making the true contribution of analytical algorithms uncertain. The aim of the present study was to identify the differences in pulse transit time (PTT) and PWV calculated by these two algorithms when provided with the same input signal. Methods: In 113 subjects, 346 recordings of 10 s were obtained using the Complior Analyse system (PWV<sub>Comp-2nd</sub>). The pulse waves were imported into MATLAB and filtered (n = 4,102 pairs of pulse waves), where after inspection 3,770 pairs were available for determination of PTT using second-derivative and intersecting tangents algorithms (PTT<sub>Mat-2nd</sub> and PTT<sub>Mat-IT</sub>) and the respective PWV<sub>Mat-2nd</sub> and PWV<sub>Mat-IT</sub> for each pair. Additionally, the same pulse wave recordings were analyzed using the SphygmoCor system in simulation mode, employing the intersecting tangents algorithm (PWV<sub>Sphyg-IT</sub>). Results: The mean beat-by-beat PTT<sub>Mat-2nd</sub> and PTT<sub>Mat-IT</sub> were 54.55 ± 18.55 ms (range 15.00–129.00) and 54.61 ± 18.61 ms (range 15.00–126.00) (p = 0.09), respectively. The mean per participant PWV<sub>Mat-2nd</sub> and PWV<sub>Mat-IT</sub> were 9.67 ± 3.46 m/s and 9.66 ± 3.4 m/s with a mean difference of 0.01 ± 0.32 m/s (p = 0.35). The PWV<sub>Comp-2nd</sub> and PWV<sub>Sphyg-IT</sub> were 9.48 ± 3.25 m/s and 9.59 ± 3.25 m/s with a mean difference of 0.11 ± 0.66 m/s (p = 0.04). Conclusion: The present study shows that the difference between the two algorithms is negligible across a wide range of PTT and hence does not support the need for adjusting PWV according to the algorithm used for determining PTT.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».