C-Reactive Protein as a Screening Test for Cardiovascular Risk in a Multiethnic Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Small increases in the inflammatory marker C-reactive protein (CRP) are predictive of vascular events among asymptomatic individuals. There are few data supporting the use of CRP as a risk marker among nonwhite individuals. METHODS AND RESULTS: 1250 adults of South Asian, Chinese, European, and Aboriginal ancestry were randomly sampled from 4 communities in Canada. Participants provided fasting blood samples for CRP, glucose, lipids, and coagulation factors, and they had undergone a carotid B-mode ultrasound. Cardiovascular disease was determined by history and electrocardiogram. The age- and sex-adjusted mean CRP was 3.74 mg/L (standard error, 0.14) among Aboriginals, 2.59 mg/L (0.12) among South Asians, and 1.18 mg/L (0.13) among Chinese compared with 2.06 mg/L (0.12) among Europeans (overall P<0.0001). Differences in the CRP concentration between ethnic groups were substantially diminished, but not abolished, after adjustment for metabolic factors. CRP was independently associated with CVD after adjusting for the Framingham risk factors, atherosclerosis, anthropometric measurements, and ethnicity (OR=1.03 for a 0.1-increase in CRP; P=0.02). CONCLUSIONS: CRP varies substantially between people of different ethnic origin and is influenced by their differences in metabolic factors. Prospective validation of CRP as a risk predictor for cardiovascular disease among nonwhite ethnic groups is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».