Absolute CVD risk, stratified by risk score, was 20% higher in primary care patients with CVD than in those without CVDCommentary
Notice bibliographique
Résumé
How do risks of cardiovascular disease (CVD) events compare in primary care patients with and without a history of CVD after adjusting for traditional CVD risk factors? ### Design: prospective cohort study with a mean 2 years of follow-up. ### Setting: primary care practices in Auckland, New Zealand. ### Patients: 35 760 patients 30–74 years of age (mean age 54 y, 57% men, 10% with a history of CVD) who had a CVD risk score calculated using the web-based PREDICT clinical decision support program. ### Description of prediction guide: based on the Framingham risk score, PREDICT uses traditional CVD risk factors (age, sex, diabetes, smoking, blood pressure, and cholesterol concentrations) to classify patients as having <5%, 5 to <10%, 10 to <15%, 15 to <20%, or ⩾20% 5-year risk of a CVD event. ### Outcome: first CVD event (acute coronary syndrome, ischaemic or haemorrhagic stroke, …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».