女性心脏病诊断不足 但新的机器学习模型可以帮助解决这个问题

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导读 就心脏问题而言,与男性相比,女性心血管疾病的诊断率较低。弗雷明汉风险评分是一种流行的评分系统,用于估计一个人在未来 10 年内患心血...

就心脏问题而言,与男性相比,女性心血管疾病的诊断率较低。弗雷明汉风险评分是一种流行的评分系统,用于估计一个人在未来 10 年内患心血管疾病的可能性。它基于年龄、性别、胆固醇水平和血压等因素。

美国和荷兰的研究人员现已使用大型数据集来构建比弗雷明汉风险评分更准确的心血管风险模型。他们还量化了女性与男性相比的诊断不足情况。研究结果发表在《生理学前沿》上。

斯坦福大学生命物质实验室研究员斯凯勒·圣皮埃尔说:“我们发现,不分性别的标准无法充分诊断女性。如果使用特定性别的标准,诊断不足的情况就会减轻一些。” “我们还发现,改善男性和女性心血管疾病检测的最佳检查是心电图 (EKG)。”

由于心脏差异导致诊断不足

从解剖学上来说,女性和男性的心脏是不同的。例如,女性的心脏较小,壁也较薄。然而,某些心脏病的诊断标准对于女性和男性来说是相同的,这意味着在满足相同的风险标准之前,女性的心脏必须比男性不成比例地增加。

当研究人员量化女性与男性相比的漏诊率时,他们发现使用性别中立标准会导致女性患者严重漏诊。

St. Pierre 说:“女性一级房室传导阻滞 (AV) 传导阻滞(一种影响心跳的疾病)和扩张型心肌病(一种心肌疾病)的诊断不足率分别是男性的两倍和 1.4 倍。”还发现女性对其他心脏病的诊断不足。

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