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互联网信息服务深度合成管理规定明日施行,对人脸替换等作出规范

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【Hypertension】深度学习

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降低血压(BP)是众所周知的心血管事件一级预防和二级预防策略。在低风险人群中进行的观察性研究表明,血压升高与主要心血管疾病(CVD)风险之间呈对数线性关系。但是,BP与既往存在心脏代谢紊乱患者之间的关联知之甚少。在糖尿病患者中,收缩压(SBP)与心血管疾病风险之间的关系是否是单向的,或者是否存在最佳血压的最低值仍存在争议。近日,在心血管权威杂志Hypertension上发表了一篇研究1,基于深度学习建模进行分析,结果发现糖尿病患者SBP与心血管结局风险之间存在单向关联,并没有证据表示它们之间存在J型关系。研究亮点与临床意义研究使用经过验证的深度学习因果模型(目标双向电子健康记录转换器(T-BEHRT)),调查了49000例糖尿病患者收缩压与心血管结局风险之间的关系。与传统统计方法相比,T-BEHRT模型没有显示J型模式的证据。收缩压<120mmHg的患者未来发生心血管疾病的风险最低。研究将“越低越好”的高血压模式扩展到糖尿病患者中,并进一步证实强化降压在这一不断增长的患者群体中的重要作用。研究背景和方法研究使用了从英国临床实践研究数据链(CPRD)中前瞻性收集的电子健康记录(EHR)数据,该数据已在流行病学研究中得到验证。CPRD数据库覆盖了约7%的英国人口的回顾性匿名患者数据,在性别、年龄和种族方面具有普遍代表性。研究纳入1990年至2005年期间英国相关EHR中49000例50至90岁的糖尿病患者,使用深度学习方法分析SBP与心血管结局(缺血性心脏病、心力衰竭、卒中和心血管死亡)之前的关系。SBP是暴露变量,根据SBP将患者分为6个暴露组:<120mmHg、120–129 mmHg、130–139mmHg、140–149mmHg、150–159mmHg和≥160mmHg。主要结局是致命或非致命性CVD,定义为缺血性心脏病(IHD)、心力衰竭、卒中和心血管死亡的复合结局。次要结局是主要结局的组成部分:(1)IHD,(2)心力衰竭,(3)卒中。关于深度学习方法,研究使用T-BEHRT对SBP和心血管结局之间的关联进行风险比(RR)估计,SBP<120mmHg视为参考组。T-BEHRT模型除了基线吸烟状态(目前、既往和从未吸烟,由基线前12个月的最后已知状态确定)和性别外,还纳入了研究开始前病史中所有记录的诊断和用药情况。为了与T-BEHRT进行比较,采用逻辑回归(LR)模型来研究糖尿病患者的SBP和心血管结局之间的关系。此外,为了检查二元回归模型的结果是否仅仅是由于随访期间不明原因的知情失访,采用了与LR模型相同预测因素的Cox比例风险模型。还使用T-BEHRT模型进行了一些额外的敏感性分析。研究结果患者特征患者基线中位年龄为65岁,45%为女性,39%的患者现在/既往吸烟。较低SBP组的患者基线IHD患病率较高,使用降压药物的比例较低(表1)。中位随访时间为7.3年,共有16378例(33.4%)患者在随访期间发生心血管事件。患者基线特征心血管事件风险随SBP类别增加而增加调整后T-BEHRT模型的RR估计显示,心血管事件风险随着SBP类别的增加而增加。与收缩压<120mmHg的患者相比,收缩压为120-129、130-139、140-149、150-159、≥160 mmHg的患者心血管事件发生风险分别增加3%、5%、8%、12%、19%。(图1)。T-BEHRT模型的风险比估计森林图,收缩压与主要复合结局的关联SBP<120 mm Hg时所有次要心血管结局的风险最低(图2)。T-BEHRT模型的风险比估计森林图,收缩压和次要结局的关联相比之下,Crude、LR和Cox比例风险模型描绘了J型模式,所有模型在SBP为130-139 mmHg时都捕捉到最低风险(图3)。这些模式在很大程度上由SBP与心力衰竭和IHD风险的J型关联驱动。对于卒中,Crude和调整后的LR模型估计显示,SBP<120 mmHg时具有与T-BEHRT模型相似的最低风险。调整后的Cox比例风险模型发现,SBP在130-139mmHg之间所有次要结局的风险最低。各种传统统计模型的相对风险估计的森林图,收缩压与主要结局的相关性敏感性分析显示,各分层患者中SBP与主要结局之间的关联与主要分析结局几乎保持一致使用T-BEHRT模型对SBP与主要复合结局之间的关系进行敏感性分析显示,SBP与主要结局之间的关联在性别、年龄、暴露期和随访期未服用降压药等各分层患者中所呈现的趋势与主要分析结果相似。T-BEHRT模型的风险比估计森林图,敏感性分析中收缩压与主要结局的关联研究观点通过使用大规模、相关的EHR,利用深度学习模型进行的调查得出结论,糖尿病患者SBP与心血管风险呈单向关联,SBP<......

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