Estimating modifiable coronary heart disease risk in multiple regions of the world: the INTERHEART Modifiable Risk Score
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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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».