从二十年血压数据中学习：跨越 7500 万次患者就诊的人口统计学特异性模式
定量方法
2024-04-25 v3 机器学习
应用统计
摘要
高血压是一个日益普遍的全球性健康问题，凸显了对血压动态进行有效监测和分析的必要性。我们分析了一个庞大的血压数据集，该数据集包含 2000 年至 2022 年间在美国佐治亚州埃默里医疗中心收集的 2,054,462 名独特患者的 75,636,128 条记录，代表了人口统计学上多样化的人群。我们研究并比较了不同性别、年龄和种族/族裔的收缩压和舒张压双变量变化的全人群统计数据。分析显示，男性的血压水平高于女性，并且随着年龄增长表现出独特的血压曲线。值得注意的是，平均收缩压随年龄持续上升，而平均舒张压在四十岁年龄组达到峰值。在所研究的族裔群体中，黑人的血压略高，且标准差更大。我们还发现了在人群层面上收缩压与舒张压之间存在显著相关性，这是一个此前未被研究过的现象。这些结果强调了针对特定人口统计学的血压分析对临床诊断的重要性，并为开发个性化、针对特定人口统计学的医疗干预措施提供了宝贵的见解。
引用
@article{arxiv.2402.01598,
title = {Learning from Two Decades of Blood Pressure Data: Demography-Specific Patterns Across 75 Million Patient Encounters},
author = {Seyedeh Somayyeh Mousavi and Yuting Guo and Abeed Sarker and Reza Sameni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.01598},
year = {2024}
}