Hipertensão mascarada (HM) ocorre quando há comportamento anormal da pressão arterial (PA) na monitorização ambulatorial da PA de 24h (MAPA) e medidas normais da PA em consultório (MPC). A prevalência de HM é elevada em jovens e o atraso diagnóstico pode levar a dano cardiovascular. Dada a limitação da disponibilidade de MAPA na rede de saúde pública, nosso objetivo foi o de desenvolver uma ferramenta de screnning para HM usando dados clínicos e laboratoriais. Para análise utilizamos um modelo de estudo caso-controle aninhado em uma coorte longitudinal de nascidos na cidade de Ribeirão Preto-SP em 1978/1979. A técnica de machine learning: Linear discriminant analysis (LDA) com 5-folds cross validation foi usada para construir o modelo de predição. A probabilidade individual de risco de HM foi calculada e uma curva ROC foi construída.
Esse trabalho foi apresentado no XXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Hipertensão que ocorreu em São Paulo/2019.
O poster está disponível em pdf para visualização, bem como os códigos em R.
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