Estimating modifiable coronary heart disease risk in multiple regions of the world: the INTERHEART Modifiable Risk Score
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Summating risk factor burden is a useful approach in the assessment of cardiovascular risk among apparently healthy individuals. We aimed to derive and validate a new score for myocardial infarction (MI) risk using modifiable risk factors, derived from the INTERHEART case-control study (n = 19 470). METHODS AND RESULTS: Multiple logistic regression was used to create the INTERHEART Modifiable Risk Score (IHMRS). Internal validation was performed using split-sample methods. External validation was performed in an international prospective cohort study. A risk model including apolipoproteins, smoking, second-hand smoke exposure, hypertension, and diabetes was developed. Addition of further modifiable risk factors did not improve score discrimination in an external cohort. Split-sample validation studies showed an area under the receiver-operating characteristic (ROC) curve c-statistic of 0.71 [95% confidence interval (CI): 0.70, 0.72]. The IHMRS was positively associated with incident MI in a large cohort of people at low risk for cardiovascular disease [12% increase in MI risk (95% CI: 8, 16%) with a 1-point increase in score] and showed appropriate discrimination in this cohort (ROC c-statistic 0.69, 95% CI: 0.64, 0.74). Results were consistent across ethnic groups and geographic regions. A non-laboratory-based score is also supplied. CONCLUSIONS: Using multiple modifiable risk factors from the INTERHEART case-control study, we have developed and validated a simple score for MI risk which is applicable to an international population.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle