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Enregistrement W195887263

Abstract 1006: Impact of a Change to Global Cardiovascular Risk Estimation in Lipid-Lowering Guidelines: Findings From the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2001 to 2006

2009· article· en· W195887263 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda K Marma, Hongyan Ning, Donald M. Lloyd‐Jones

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFramingham Risk ScoreNational Health and Nutrition Examination SurveyFramingham Heart StudyRisk assessmentDemographyCanadian Cardiovascular SocietyGerontologyDiseaseInternal medicineEnvironmental healthMyocardial infarctionPopulationAngina
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Current ATP-III guidelines use absolute risk for hard coronary heart disease (CHD) to determine need for lipid-lowering therapy. It is unknown how many more US adults would potentially be eligible for therapy (i.e., 10-year risk ≥10%) with a broader focus on risk for global cardiovascular disease (CVD; all CHD, stroke, TIA, claudication and heart failure). Methods: We included 6,685 nonpregnant, nondiabetic, CVD-free participants aged 30 to 74 years from NHANES 2001–2006, representing 168 million US adults. We estimated 10-year predicted risk for hard CHD (using the Framingham risk score [FRS]) and global CVD (using the updated Framingham risk profile [UFRP]) in each participant. We compared the numbers of US adults in each of four predicted risk categories (0- 20%) by FRS vs. UFRP for ages 30 – 49 and 50 –74 years. Results: For those aged 50 –74 years (see Table), 27% have 10-year predicted risk for hard CHD ≥10% by FRS, whereas 47% have 10-year predicted risk for global CVD ≥10% using UFRP. In other words, 16 million men and women are changed from Conclusions: Use of an expanded endpoint of global CVD (rather than hard CHD) for risk estimation results in 20.2 million men and women moving from lower (

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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