Влияние показателей артериального давления и общего холестерина крови при прогнозировании риска сердечно-сосудистых заболеваний с использованием шкалы систематической оценки коронарного риска (SCORE)

Авторское право © 2018, Sabina Ulbricht, Stefan Gross, Eva Brammen, Franziska Weymar, Ulrich John, Christian Meyer, Marcus Dörr ( doi.org)

Перевод на русский язык научной статьи осуществлен в соответствии с условиями открытой лицензии Creative Commons Attributions (CC BY) ( Creative Commons — Attribution 4.0 International — CC BY 4.0)

Сабина Ульбрихт, Стефан Гросс, Ева Браммен, Франциска Веймар, Ульрих Джон, Кристиан Мейер, Маркус Дёрр
BMC Cardiovascular Disorders201818:84

Аннотация

Введение

В исследовании выполнено сравнение воспроизводимости показателей общего холестерина (ХС), систолического артериального давления (АД) и систематической оценки коронарного риска (SCORE), полученной с помощью программы кардиопрофилактического скрининга (КС) и последующей программы клинического обследования (КО), выполненной в центре клинических испытаний.

Методы

В общей сложности в исследовании приняли участие 307 человек (60,3% женщины, средний возраст = 52,8 года). В соответствии с измерениями ХС и АД во время КС и КО созданы три переменные: SCORE^КС = одно измерение АД во время КС, SCORE^КО/АД-1 = первое измерение АД во время КО и SCORE^{КО/АД-среднее} = среднее второе/третье измерение АД во время КО. Проанализированы различия в показателях ХС и АД. Связь между возрастом, полом и средними различиями между SCORE^КС, SCORE^КО/АД-1 (M1) и SCORE^{КО/АД-среднее} (M2) рассмотрена с использованием множественной линейной и квантильной регрессии.

Результаты

Значения показателей ХС и АД кардиопрофилактического скрининга оказались значительно выше показателей клинического обследования. Среди пациентов со сниженным значением SCORE при КО (по сравнению с КС) более молодой возраст был связан с более высоким уровнем улучшения при оценке риска по сравнению со старшим возрастом. Женщины продемонстрировали более высокий уровень улучшения при оценке риска в SCORE между КС и КО по сравнению с мужчинами. Связь между демографией и M1 (M2) достигла статистической значимости на 75,0 (50) процентиле.

Выводы

На воспроизводимость результатов прогнозирования сердечно-сосудистого риска влияет точность измерения АД. Молодые люди и женщины, по-видимому, получают преимущество в точности измерений по сравнению с людьми более

Ключевые слова

• Первичная профилактика
• Сердечно-сосудистый риск
• Общий холестерин
• Измерение артериального давления

Введение

Европейские руководства рекомендуют проводить оценку риска сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), основываясь на алгоритме шкалы систематической оценки сердечно-сосудистого риска (SCORE) [1]. Шкала SCORE позволяет оценить риск смерти человека от сердечно-сосудистых заболеваний в течение ближайших десяти лет с помощью показателей возраста, пола, статуса курения, уровня общего холестерина крови (ХС) и систолического артериального давления (АД) [1].

В то время как возраст и пол могут быть точно определены, в отношении статуса курения, уровня общего холестерина и значений артериального давления существует некоторая степень неопределенности [2]. Измерения ХС и АД могут быть ошибочными на основании их биологических вариаций и методологических проблем [3], таким образом, изучались последствия данных проблем измерения для прогнозирования риска ССЗ. Наглядное исследование показало, что индивидуальная вариабельность в 10-летнем риске фатальных и нефатальных сердечно-сосудистых событий (алгоритм Фрамингема) объяснялась вариацией ХС в меньшей степени, большинство же объяснялось вариацией артериального давления [2]. Дальнейшие исследования подтвердили низкую индивидуальную вариабельность показателей общего холестерина в 10-летнем риске. [4, 5].

Следует учесть, что измерение артериального давления в клинических исследованиях основано на высоко стандартизированных показателях в соответствии с установленными рекомендациями [4], в то время как измерение артериального давления в повседневной жизни редко достигает столько высокого уровня точности [6, 7], что приводит к более высоким показателям по сравнению со стандартизированными измерениями [8, 9].

Поскольку влияние индивидуальной вариабельности в показателях общего холестерина и уровнях артериального давления также связано со стандартами измерения шкалы SCORE, цель данного исследования – оценка воспроизводимости обоих сердечно-сосудистых параметров в выборке лиц в возрасте 40–65 лет. В дополнение к доказательствам, полученным в основном из наглядных исследований [2, 3], воспроизводимость определялась путем сравнения показателей ХС, АД и итоговых значений шкалы SCORE, полученных с помощью программы кардиопрофилактического скрининга и последующей программы обследования, проведенного в центре клинических испытаний. Мы обобщили результаты потенциальных различий в показателях ХС, АД и шкалы SCORE в соответствии с тремя стандартизированными измерениями артериального давления, а также исследовали связь пола и возраста с воспроизводимостью шкалы SCORE.

Методы

Моделирование и процедура исследования

Данный анализ являлся частью серии исследований (с июня 2012 года по декабрь 2013 года), в которых изучались различные группы населения на северо-востоке Германии (пациенты врачей общей практики, клиенты агентств по трудоустройству и участники системы медицинского страхования) в рамках программы поэтапного обследования здоровья сердечно-сосудистой системы [10, 11]. Первая часть исследования, программа кардиопрофилактического скрининга (КС), включала в себя компьютерную оценку факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний. Участникам предлагалось одно измерение артериального давления и анализ крови натощак. Ко второй части исследования не допускались лица, не проживающие в исследуемом районе, имеющие в анамнезе сердечно-сосудистые заболевания (инфаркт миокарда, инсульт), кардиохирургические операции, сахарный диабет, а также с индексом массы тела > 35 кг/м2. Программа клинического обследования (КО) проводилась в центре клинических испытаний при университетской больнице и включала в себя несколько стандартизированных измерений артериального давления и исследование образца крови натощак.

Выбор участников

Процедура отбора участников подробнее описана в другой работе[10, 11]. Хотя в исследовании могли принимать участие лица в возрасте от 40 до 75 лет, отобранным респондентам из центра занятости было от 40 до 65 лет, поскольку максимальный возраст для регистрации в центре по трудоустройству населения составляет 65 лет. Поэтому рассматривались участники только в возрасте от 40 до 65 лет. В общей сложности право на исследование имели 2614 человек, из них 930 (35,6%) участвовали в компьютерной оценке, являвшейся первой частью кардиопрофилактического скрининга. К участию во второй части исследования допущено 568 человек, из которых участвовали 460 человек (80,9%). Среди них отобраны люди с полными данными относительно ХС и АД, полученными в ходе кардиопрофилактического скрининга и последующей программы клинического обследования (N = 307).

Измерения

Представленные участниками исследования данные о поле, возрасте и текущем статусе курения собирались в рамках программы кардиопрофилактического скрининга. Показатели ХС и АД оценивались как в ходе программы скрининга, так и на втором этапе клинического обследования. Уровень ХС определяли по образцам крови с использованием стандартной методики в Институте Клинической Химии при Медицинском факультете Университета Грайфсвальда. Во время кардиопрофилактического скрининга проведено измерение артериального давления на правой руке в положении сидя. В процессе клинического обследования измерения артериального давления проводились сертифицированной медсестрой в соответствии со стандартизированным протоколом [12]. Первое измерение проводилось после 5-минутного отдыха. В общей сложности делались три измерения АД на правой руке и одно на левой с 3-минутными интервалами. Для всех измерений артериального давления использовался тонометр Omron 705IT (Omron Corporation, Токио, Япония).

Данные, используемые для SCORE, помимо уровня ХС и АД, включали возраст, пол и статус курения. Поскольку стандарт измерения артериального давления может быть ключевым компонентом для SCORE, созданы три переменные. Первая переменная (SCORE^КС) охватывала результат исследования ХС и одного измерения АД в качестве основы КС. Вторая и третья переменные включали показатель ХС и первое измерение АД (SCORE^КО/АД-1) или среднее значение второго и третьего показаний АД (SCORE^{КО/АД-среднее}) в качестве основы КО. Расчет SCORE основывался на схеме уравнений, предложенной Conroy и его коллегами [13].

Статистический анализ

Для характеристики выборки использовалась описательная статистика. Различия в показателях ХС и АД между участниками в программа КС и КО проанализированы с использованием смешанных линейных моделей, где индивидуальные особенности учитывались в качестве случайного фактора. Все модели скорректированы по полу, возрасту, установкам набора и периодам между проведением КС и КО (среднее значение = 24,1 дня, стандартное отклонение = 24,8 дней). Измерения ХС и АД рассматривались как целевые, поэтому для оценки внутриклассового коэффициента корреляции (ВКК, абсолютное согласие, средняя оценка) использовались модели с двусторонними случайными эффектами с 95%-м доверительным интервалом в двух временных точках. Мы сошлись на условии, что значения ВКК между 0,40 и 0,75 указывают на корреляцию от удовлетворительной до хорошей, а значения 0,75 или выше указывают на превосходную корреляцию [14]. Оценки шкалы SCORE [1, 15] рассчитывались в соответствии с тремя протоколами измерения артериального давления. Критерий хи-квадрат Пирсона использовался для анализа статистически значимых различий между SCORE^КС и SCORE^КО/АД-1 и между SCORE^КС и SCORE^{КО /АД-среднее}. Далее мы выполнили многопараметрический линейный регрессионный анализ для оценки среднего влияния возраста и пола на различия в SCORE (результат между SCORE^КС и SCORE^КО/АД-1 (Модель 1) и между SCORE^КС и SCORE^{КО /АД-среднее} (Модель 2)). Впоследствии различия в SCORE и ковариатах (возрасте, поле) также использовались в квантильной регрессии для более углубленной оценки величины эффекта [16]. По сравнению с линейной регрессией, основанной на условном среднем значении, квантильная регрессия предпочтительна в тех случаях, когда влияние ковариат различается на разных уровнях зависимой переменной. Таким образом, мы проверили возможность вариации потенциальных связей пола и возраста в пределах от 2,5 до 97,5 процентилей индивидуальных различий SCORE. Все регрессионные модели скорректированы с учетом параметров набора, продолжительности между КС и КО и значения SCORE в КС. Значение p <0,05 считалось статистически значимым. Все анализы проводились с использованием программы Stata 14.1.

Результаты

Социодемографические характеристики участников

Количество людей, набранных из общей врачебной практики (n = 154), по программе медицинского страхования (n = 96) и из агентств по трудоустройству (n = 57), составило 41,8%, 31,3 и 53,3% соответственно. Средний возраст оказался выше у лиц, набранных по медицинскому страхованию (56,6 ± 7,0), по сравнению с респондентами, отобранными из общей врачебной практики (52,6 ± 7,3, р <0,001) и агентств по трудоустройству (50,2 ± 5,8, р <0,001). Распространенность курения выше среди лиц, набранных из агентств по трудоустройству (58,7%), по сравнению с лицами, отобранными по программе медицинского страхования (15,7%, р <0,001) и общей врачебной практики (26,6%, р <0,001).

Общий холестерин, артериальное давление и прогнозирование сердечно-сосудистого риска с помощью шкалы SCORE

ВКК продемонстрировал превосходную корреляцию ХС и АД между КС и КО за одним исключением; ВКК для систолического артериального давления в КС и первого измерения в КО признан удовлетворительным (Таблица 1). Согласно анализу, значения ХС и АД из КС значительно выше показателей КО. Оба результата также отслеживались для всех трех параметров при отдельном анализе.

Таблица 1. Различия в показателях общего холестерина (ммоль/л) и систолического артериального давления (мм. рт. ст.) между кардиопрофилактическим скринингом и программой клинического обследования

Расчет по шкале SCORE на основе измерений КС привел к значительному увеличению доли лиц с умеренным или высоким риском по сравнению с расчетом на основе измерений в КО (Таблица 2).

Таблица 2. Соотношение категорий по шкале систематической оценки сердечно-сосудистого риска (n = 307) в программе кардиопрофилактического скрининга и клинического обследования

В таблице 3 приведено сравнение коэффициентов, полученных с использованием множественной линейной и квантильной регрессии. Множественный линейный регрессионный анализ показал, что пол и возраст не связаны со средними различиями между SCORE^КС и SCORE^КО/АД-1 (Модель 1) и между SCORE^КС и SCORE^{КО/АД-среднее} (Модель 2). Согласно анализу квантильной регрессии, возраст отрицательно связан с 50,0-м процентилем (только модель 2) и с 75,0-м и 90,0-м процентилями (обе модели) средних различий в SCORE. Женский пол положительно связан с 50,0-м процентилем (только модель 2) и с 75,0-м и 90,0-м процентилями (обе модели) средних различий в SCORE.

Таблица 3. Связь между возрастом, полом и средними различиями в систематической оценке коронарного риска между программой кардиопрофилактического скрининга и программой клинического обследования

Распределение средних различий в SCORE (∆ SCORE) между SCORE^КС и SCORE^{КО/АД-среднее} по отношению к количеству людей представлено на рисунке 1. В то время как ∆ SCORE <0 определяло увеличение значения SCORE, ∆ SCORE> 0 определяло уменьшение значение SCORE, как в КО, так и по сравнению с КС.

Рисунок 1. Распределение средних различий в SCORE1 между скринингом и программой клинического обследования (2,5–99,0 процентиля). Обозначения 1 ∆ SCORE = SCORE^SP (на основе показателей общего холестерина и единичного показания систолического артериального давления в программе кардиопрофилактического скрининга) – SCORE^{КС/АД среднее} (на основе общего холестерина и среднего значения второго и третьего показаний систолического артериального давления по программе клинического обследования)

Соотношение пола и возраста к воспроизводимости по шкале SCORE

Разброс коэффициентов регрессии по возрасту и полу в соответствии с 2,5 по 97,0 процентилями в модели 2 представлен на рисунках 2a и b. Как показано на рисунке 2a, обратная связь между средней разницей в SCORE и возрастом стала более сильной и статистически значимой только в верхних процентилях переменной результата, например, на 97,0-м процентиле (средняя разница в SCORE = 3,141, b = -0,026 95% -CI: -0,048, -0,0038), где возрастной эффект оказался более выраженным по сравнению с 50,0-м процентилем (средняя разница по шкале SCORE = 0,182, b = -0,014. 95% -CI: -0,262, -0,002). Это заключение позволяет сделать вывод, что среди лиц с более низкими оценками риска в КО, молодые люди имеют более высокое улучшение оценки риска по сравнению с более старшими индивидуумами из-за высоко стандартизированного режима измерения в КО.

Рисунок 2. Вариации коэффициентов регрессии возраста (a) и пола (b) по средней разнице в SCORE между программой кардиопрофилактического скрининга и клиническим обследованием (2,5–97,5 процентиля). Обозначения 1 ∆ SCORE = SCORE^SP (на основе показателей общего холестерина и единичного показания систолического артериального давления в программе кардиопрофилактического скрининга) – SCORE^{КС/АД среднее} (на основе общего холестерина и среднего значения второго и третьего показаний систолического артериального давления по программе клинического обследования)

Как показано на рисунке 2b, положительная связь между женским полом и средними различиями в SCORE снова усиливается в более высоких процентилях и достигает статистической значимости на 50,0-м процентиле. Это означает, что у лиц с более низкой оценкой риска в КО женщины имеют более высокое улучшение оценки риска по сравнению с мужчинами.

Обсуждение

Три основных вывода нашего исследования заключаются в следующем: (1) Результаты измерения ХС и АД варьировались между КС и КО с более низкими значениями, полученными из измерений в КО. (2) Соотношения людей с умеренным или высоким риском согласно SCORE в КО оказались ниже по сравнению с соотношениями в КС. (3) уровень взаимосвязи между возрастом, полом и средними различиями в SCORE между КС и КО существенно варьировался в зависимости от распределения нашего результата, который был средней разницей в SCORE.

Влияние комбинированных факторов риска на оценку риска ССЗ подчеркивается в недавно опубликованных руководствах Европейского общества кардиологов [1]. В то время как возраст, пол и статус курения показали стабильность в течение короткого периода времени между КС и КО, наши данные показали относительную разницу в 3,6% (0,21 ммоль/л) в показателях общего ХС между обоими измерениями. Наблюдаемые изменения в измерениях TC часто происходят из-за ошибок, связанных с обработкой, хранением и лабораторными анализами, а также биологической изменчивостью [17] и/или кратковременной биологической изменчивостью до 7,0% [18]. Однако обнаружено, что среднее значение АД (140,5 мм рт. ст.), полученное в результате одного измерения при КС, уменьшилось на 4,6% (6,5 мм рт. ст.) во время КО при соблюдении периода отдыха в течение пяти минут до первого измерения и на 11,9 % (8,4 мм рт. ст.) при расчете среднего значения второго и третьего измерений. Учитывая наши результаты и то, что в большинстве исследований использовались руководства, предлагающие повторные измерения АД, не рекомендуется проводить единственное измерение без периода отдыха в обычной клинической практике. Тем не менее, повышение точности измерения АД в обычной клинической практике является сложной задачей, поскольку 77% врачей проводят измерение АД без какого-либо времени отдыха [19].

Ошибка, вызванная низкой стандартизацией измерения артериального давления во время КС в дополнение к биологическим изменениям [20], влияет на второй вывод нашего исследования – вариабельность прогноза сердечно-сосудистого риска с использованием шкалы SCORE. Неточность в вычислении важна, особенно если риск по шкале SCORE близок к высокому, поскольку исследуемые в случае необходимости могут получить консультацию и/или медикаментозное лечение. Однако, подобно результатам симуляционного исследования, показатели у лиц с умеренным и высоким риском в нашем исследовании были более подвержены ошибкам в SCORE по сравнению с участниками с низким риском [3].

Третий и главный вывод этого исследования связан с разным влиянием возраста и пола на распределение средних различий в SCORE между КС и КО. Наши результаты дополняют литературу, показывая, что ни пол, ни возраст не были связаны со средними различиями в SCORE по всему распределению.

При использовании линейного многомерного регрессионного анализа результаты не смогли отразить дифференциальную связь, обнаруженную при использовании квантильной регрессии. Средние различия в SCORE между КС и КО (SCOREКО/КС-среднее) составляли 0,182 для 50,0-го процентиля и 3,141 для 97,0-го процентиля. Среди людей со сниженным значением SCORE при КО (по сравнению с КС) более молодой возраст связан с более высоким снижением и, следовательно, с более высоким улучшением оценки риска по сравнению с более старшим возрастом. Самая сильная корреляция проявилась в более высоких процентилях результата. Наши результаты показывают, что женский пол связан с более высоким улучшением оценки риска в SCORE между КС и КО по сравнению с мужским полом. Выявлено, что связь значима только для процентилей ≥50,0-го от результата. Оказалось, что молодые люди и женщины в большей степени зависят от ситуации измерения (внеплановая программа кардиопрофилактического скрининга или программа клинического обследования в центре клинических испытаний) и/или от режимов измерения. Данное исследование связывает данные прогноза риска сердечно-сосудистых заболеваний, оцененные близко к обычной практике, с данными, полученными с помощью высоко стандартизированных измерений в центре клинических испытаний. Таким образом, наши результаты расширяют данные о влиянии индивидуальной вариабельности ХС и АД на оценку риска сердечно-сосудистых заболеваний, как показано в наглядных исследованиях [2, 3].

Наше исследование имеет как минимум четыре ограничения. Во-первых, все результаты основаны на сравнительно небольшой выборке лиц в возрасте от 40 до 65 лет. Во-вторых, у участников, имеющих право на КО, должны были отсутствовать сахарный диабет и сердечно-сосудистые заболевания, что привело к сокращению числа лиц, отнесенных к категории высокого риска по данным SCORE. Курильщики были менее склонны к участию в КО [10], что, возможно, способствовало уменьшению числа лиц с высоким риском. В-третьих, другие возможные мешающие факторы, в том числе связанные с модифицируемыми факторами риска (например, физической активностью), не изучались в настоящем исследовании.

Выводы

Воспроизводимость результатов прогнозирования сердечно-сосудистого риска с использованием шкалы SCORE, по-видимому, зависит от точности измерения АД. Молодые люди и женщины с большей вероятностью получат достоверные результаты при наличии периода отдыха до первого измерения АД, а также двух дополнительных измерений АД, проведенных с трехминутными интервалами, по сравнению с людьми более старшего возраста и мужчинами.

Список использованной литературы

1. Piepoli MF, Hoes AW, Agewall S, Albus C, Brotons C, Catapano AL, Cooney MT, Corra U, Cosyns B, Deaton C, et al. 2016 European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice: the Sixth Joint Task Force of the European Society of Cardiology and Other Societies on Cardiovascular Disease Prevention in Clinical Practice (constituted by representatives of 10 societies and by invited experts) developed with the special contribution of the European Association for Cardiovascular Prevention & Rehabilitation (EACPR). Eur Heart J. 2016;37(29):2315–81. View ArticlePubMedPubMedCentralGoogle Scholar
2. Marshall T. The effect of blood pressure and cholesterol variability on the precision of Framingham cardiovascular risk estimation: a simulation study. J Hum Hypertens. 2010;24(10):631–8. View ArticlePubMedGoogle Scholar
3. Reynolds TM, Twomey P, Wierzbicki AS. Accuracy of cardiovascular risk estimation for primary prevention in patients without diabetes. J Cardiovasc Risk. 2002;9(4):183–90. View ArticlePubMedGoogle Scholar
4. Jackson SE, van Jaarsveld CH, Beeken RJ, Gunter MJ, Steptoe A, Wardle J. Four-year stability of anthropometric and cardio-metabolic parameters in a prospective cohort of older adults. Biomark Med. 2015;9(2):109–22. View ArticlePubMedGoogle Scholar
5. Angelow A, Schmidt CO, Dörr M, Chenot JF. Utility of repeat serum cholesterol measurements for assessment of cardiovascular risk in primary prevention. Eur J Prev Cardiol. 2016;23(6):628–35. View ArticlePubMedGoogle Scholar
6. Campbell NR, Culleton BW, McKay DW. Misclassification of blood pressure by usual measurement in ambulatory physician practices. Am J Hypertens. 2005;18(12 Pt 1):1522–7. View ArticlePubMedGoogle Scholar
7. Sebo P, Pechere-Bertschi A, Herrmann FR, Haller DM, Bovier P. Blood pressure measurements are unreliable to diagnose hypertension in primary care. J Hypertens. 2014;32(3):509–17. View ArticlePubMedGoogle Scholar
8. Powers BJ, Olsen MK, Smith VA, Woolson RF, Bosworth HB, Oddone EZ. Measuring blood pressure for decision making and quality reporting: where and how many measures? Ann Intern Med. 2011;154(12):781–8. W-289-790 View ArticlePubMedGoogle Scholar
9. Tolonen H, Koponen P, Naska A, Mannisto S, Broda G, Palosaari T, Kuulasmaa K, Project EP. Challenges in standardization of blood pressure measurement at the population level. BMC Med Res Methodol. 2015;15:33. View ArticlePubMedPubMedCentralGoogle Scholar
10. Guertler D, Meyer C, Dörr M, Braatz J, Weymar F, John U, Freyer-Adam J, Ulbricht S. Reach of individuals at risk for cardiovascular disease by proactive recruitment strategies in general practices, job centers, and health insurance. Int J Behav Med. 2017;24(1):153–60. View ArticlePubMedGoogle Scholar
11. Weymar F, Braatz J, Guertler D, van den Berg N, Meyer C, John U, Felix SB, Dörr M, Ulbricht S. Characteristics associated with non-participation in 7-day accelerometry. Prev Med Rep. 2015;2:413–8. View ArticlePubMedPubMedCentralGoogle Scholar
12. Völzke H, Alte D, Schmidt CO, Radke D, Lorbeer R, Friedrich N, Aumann N, Lau K, Piontek M, Born G, et al. Cohort profile: the study of health in Pomerania. Int J Epidemiol. 2011;40(2):294–307. View ArticlePubMedGoogle Scholar
13. Conroy RM, Pyorala K, Fitzgerald AP, Sans S, Menotti A, De Backer G, De Bacquer D, Ducimetiere P, Jousilahti P, Keil U, et al. Estimation of ten-year risk of fatal cardiovascular disease in Europe: the SCORE project. Eur Heart J. 2003;24(11):987–1003. View ArticlePubMedGoogle Scholar
14. Rosner B. Fundamentals of biostatistics. Boston: Brooks/ Cole; 2011. Google Scholar
15. European Association for Cardiovascular Prevention and Rehabilitation, Reiner Z, Catapano AL, De Backer G, Graham I, Taskinen MR, Wiklund O, Agewall S, Alegria E, et al. ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias: the Task Force for the management of dyslipidaemias of the European Society of Cardiology (ESC) and the European Atherosclerosis Society (EAS). Eur Heart J. 2011;32(14):1769–818. View ArticleGoogle Scholar
16. Koenker R. Quantile Regression. New York, NY: Camebridge University Press; 2005. View ArticleGoogle Scholar
17. Perera R, McFadden E, McLellan J, Lung T, Clarke P, Perez T, Fanshawe T, Dalton A, Farmer A, Glasziou P, et al. Optimal strategies for monitoring lipid levels in patients at risk or with cardiovascular disease: a systematic review with statistical and cost-effectiveness modelling. Health Technol Assess. 2015;91(0):1–401. View ArticleGoogle Scholar
18. Glasziou PP, Irwig L, Heritier S, Simes RJ, Tonkin A, Investigators LS. Monitoring cholesterol levels: measurement error or true change? Ann Intern Med. 2008;148(9):656–61. View ArticlePubMedGoogle Scholar
19. Levy J, Gerber LM, Wu X, Mann SJ. Nonadherence to recommended guidelines for blood pressure measurement. J Clin Hypertens. 2016;18(11):1157–61. View ArticleGoogle Scholar
20. Musini VM, Wright JM. Factors affecting blood pressure variability: lessons learned from two systematic reviews of randomized controlled trials. PLoS One. 2009;4(5):e5673. View ArticlePubMedPubMedCentralGoogle Scholar