Treatment of Asymptomatic Hyperuricemia and Prevention of Vascular Disease: A Decision Analytic Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Elevated serum urate may be associated with an increase in cardiovascular (CV) disease. Treating asymptomatic hyperuricemia with urate-lowering drugs such as allopurinol may reduce CV events. We designed a model to simulate the effect of allopurinol treatment on reducing frequency of CV events in individuals with elevated serum urate. METHODS: A Markov state-transition model was constructed to assess occurrence of vascular events (VE) for 2 treatment strategies: treat all asymptomatic individuals with allopurinol (Treat All) and treat only if symptomatic (Treat Symptomatic). The model simulated a hypothetical cohort of 50-year-old men with different serum urate concentrations (6-6.9 and 7-7.9 mg/dl) followed over 20 years. Age and sex subgroups were analyzed. Model inputs were derived from current literature. The main outcome measures were mean number of VE and mean number of deaths from VE. RESULTS: For 50-year-old men with serum urate 6.0-6.9 mg/dl, individuals in the Treat All strategy have a 30% reduction in the mean number of VE compared to those in the Treat Symptomatic strategy (mean VE: 0.078 vs 0.11), and a 39% reduction in mean number of deaths from VE. At higher serum urate concentrations, treatment is more effective in reducing the mean number of VE and mean number of deaths from VE (38% event, 54% death). Results for women show similar trends. As the cohort ages, treatment has less effect on reducing VE. The number needed to treat to prevent 1 event is 20 (men, 7.0-7.9 mg/dl). CONCLUSION: The model predicts that treating asymptomatic hyperuricemia with allopurinol is most effective in preventing VE at a serum urate above 7.0 mg/dl in men and 5.0 mg/dl in women.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».