Long-Term Prediction of Coronary Heart Disease in Young Men
Notice bibliographique
Résumé
Letters16 April 2002Long-Term Prediction of Coronary Heart Disease in Young MenApoor S. Gami, MN, Victor M. Montori, MD, and Steven A. Smith, MDApoor S. Gami, MNMayo Clinic; Rochester, MN 55905 (Gami, Montori, Smith)Search for more papers by this author, Victor M. Montori, MDMayo Clinic; Rochester, MN 55905 (Gami, Montori, Smith)Search for more papers by this author, and Steven A. Smith, MDMayo Clinic; Rochester, MN 55905 (Gami, Montori, Smith)Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-136-8-200204160-00016 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail TO THE EDITOR:Navas-Nacher and colleagues (1) discussed the impact of risk factors (age, serum cholesterol level, systolic blood pressure, and cigarette smoking) for coronary heart disease (CHD) on men 18 to 39 years of age. They found a significant association between these risk factors and death from CHD over 20 years.The authors described measuring plasma glucose levels in the 11 016 participants. However, they did not report plasma glucose levels at baseline and apparently did not explore the association between glycemia and cardiovascular mortality. We would like to know whether a significant association existed between plasma glucose levels ...References1. Navas-Nacher EL, Colangelo L, Beam C, Greenland P. Risk factors for coronary heart disease in men 18 to 39 years of age. Ann Intern Med. 2001;134:433-9. [PMID: 11255518] LinkGoogle Scholar2. Fuller JH, Shipley MJ, Rose G, Jarrett RJ, Keen H. Mortality from coronary heart disease and stroke in relation to degree of glycaemia: the Whitehall study. Br Med J Clin Res Ed. 1983;287:867-70. [PMID: 6412862] CrossrefMedlineGoogle Scholar3. Castelli WP. Cardiovascular disease in women. Am J Obstet Gynecol. 1988;158:1553-60, 1566-7. [PMID: 3377033] CrossrefMedlineGoogle Scholar4. Coutinho M, Gerstein HC, Wang Y, Yusuf S. The relationship between glucose and incident cardiovascular events. A metaregression analysis of published data from 20 studies of 95,783 individuals followed for 12.4 years. Diabetes Care. 1999;22:233-40. [PMID: 10333939] CrossrefMedlineGoogle Scholar5. Khaw KT, Wareham N, Luben R, Bingham S, Oakes S, Welch A, et al . Glycated haemoglobin, diabetes, and mortality in men in Norfolk cohort of european prospective investigation of cancer and nutrition (EPIC-Norfolk). BMJ. 2001;322:15-8. [PMID: 11141143] CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: Mayo Clinic; Rochester, MN 55905 (Gami, Montori, Smith) PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoRisk Factors for Coronary Heart Disease in Men 18 to 39 Years of Age Elena L. Navas-Nacher , Laura Colangelo , Craig Beam , and Philip Greenland Long-Term Prediction of Coronary Heart Disease in Young Men Philip Greenland and Laura Colangelo Metrics 16 April 2002Volume 136, Issue 8Page: 631KeywordsBlood plasmaCholesterolCohort studiesCongenital heart diseaseCoronary heart diseaseGlucoseHemoglobinMedical risk factorsMortalitySystolic pressure ePublished: 16 April 2002 Issue Published: 16 April 2002 CopyrightCopyright © 2002 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF DownloadLoading ...
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».