基于电子健康记录的预测模型,预测高血压患者的初级阿尔多斯特罗尼斯风险
Kidmealem Zekarias1, Jacob Kohlenberg1, Meng Xu2
1University of Minnesota, Division of Diabetes, Endocrinology and Metabolism, Minneapolis, MN, USA.
这项研究开发了一种基于电子健康记录 (EHR) 的模型,用于识别患有初级阿尔多斯特主义 (PA) 的患者,这是二次高血压的常见原因. 该模型有助于在高血压患者中优先进行PA查.
科学领域:
- 内分泌学 在内分泌学.
- 心血管医学 心血管医学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 原发性阿尔多斯特隆症 (PA) 是二次高血压的重要原因,但尚未被诊断出来.
- 早期诊断和治疗PA对于管理高血压和降低心血管风险至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证基于电子健康记录 (EHR) 的预测模型.
- 为了确定患有高血压,患有原发性阿尔多斯特主义 (PA) 风险较高的患者.
主要方法:
- 使用了针对PA进行查的4,564名患者队列,分为发现 (3650) 和验证 (914) 组.
- 机器学习方法应用于74个候选预测因子,以构建一个15个变量的后勤回归模型.
- 该模型的性能在独立验证队列上得到了验证.
主要成果:
- 该模型在验证队列中实现了0.7的接收器运行特征曲线下的面积.
- 关键预测因素包括种族,低血压,服用抗高血压药物的数量,阻塞性睡眠呼吸暂停,血清二碳酸盐和膜过率.
- 模型确定的前10%的最高风险子组具有29%的PA患病率,显示2.7倍丰富.
结论:
- 基于EHR的预测模型在识别PA时显示了中度的区分性表现.
- 该模型可以通过优先考虑对原发性阿尔多斯特主义的查工作来潜在地提高临床效用.
- 识别高风险个体可以导致早期诊断和管理PA.
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