The Quest for the Optimal Assessment of Global Cardiovascular Risk: Are Traditional Risk Factors and Metabolic Syndrome Partners in Crime?
Notice bibliographique
Résumé
Global risk calculators such as the Framingham risk score generally take into account traditional risk factors such as age, sex, blood pressure, smoking status, total cholesterol and high-density lipoprotein cholesterol levels, and the presence of diabetes which are recommended to be used in clinical practice to estimate patients' cardiovascular disease (CVD) risk. Over the last decades, the prevalence of obesity has dramatically increased all over the world. The deleterious form of obesity, visceral obesity, is the most prevalent form of the so-called metabolic syndrome, a constellation of risk factors associated with perturbations of the lipoprotein-lipid profile and of the plasma glucose-insulin homeostasis also likely to be associated with increased blood pressure and a proinflammatory and prothrombotic state. To this date, metabolic syndrome is still in need of a place in global CVD risk prediction. As the metabolic syndrome is not likely to replace currently used global risk scoring algorithms, both traditional risk factors and emerging metabolic markers associated with the metabolic syndrome should be incorporated in future risk scoring systems to be developed in order to adapt CVD risk prediction tools to the epidemic of obesity which has direct consequences on the daily life of health professionals.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».