The Value of Carotid Artery Plaque and Intima‐Media Thickness for Incident Cardiovascular Disease: The Multi‐Ethnic Study of Atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Carotid artery plaques are associated with coronary artery atherosclerotic lesions. We evaluated various ultrasound definitions of carotid artery plaque as predictors of future cardiovascular disease (CVD) and coronary heart disease (CHD) events. METHODS AND RESULTS: We studied the risk factors and ultrasound measurements of the carotid arteries at baseline of 6562 members (mean age 61.1 years; 52.6% women) of the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). ICA lesions were defined subjectively as >0% or ≥25% diameter narrowing, as continuous intima-media thickness (IMT) measurements (maximum IMT or the mean of the maximum IMT of 6 images) and using a 1.5-mm IMT cut point. Multivariable Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios for incident CVD, CHD, and stroke. Harrell's C-statistics, Net Reclassification Improvement, and Integrated Discrimination Improvement were used to evaluate the incremental predictive value of plaque metrics. At 7.8-year mean follow-up, all plaque metrics significantly predicted CVD events (n=515) when added to Framingham risk factors. All except 1 metric improved the prediction of CHD (by C-statistic, Net Reclassification Improvement, and Integrated Discrimination Improvement. Mean of the maximum IMT had the highest NRI (7.0%; P=0.0003) with risk ratio of 1.43/mm; 95% CI 1.26-1.63) followed by maximum IMT with an NRI of 6.8% and risk ratio of 1.27 (95% CI 1.18-1.38). CONCLUSION: Ultrasound-derived plaque metrics independently predict cardiovascular events in our cohort and improve risk prediction for CHD events when added to Framingham risk factors.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».