Updated Risk Factor Values and the Ability of the Multivariable Risk Score to Predict Coronary Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Most existing coronary risk assessment methods are based on baseline data only. The authors compared the predictive ability of coronary multivariable risk scores based on updated versus baseline risk factors and investigated the optimal frequency of updating. Data from 16 biennial examinations of 4,962 subjects from the original Framingham Heart Study (1948-1978) were used. The predictive ability of three multivariable risk scores was evaluated through 10-fold cross-validation. The baseline-only multivariable risk score was computed using baseline values of coronary risk factors applied to a Cox model estimated from baseline data. The two other approaches relied on updated risk factors and included them in the models estimated from, respectively, baseline and updated data. All analyses were stratified by sex and age. For 30, 14, and 10 years of follow-up, the predictive ability of the baseline-only multivariable risk score was substantially poorer than that of the models using updated risk factors. Between the two latter models, the one estimated from updated data ensured better prediction than the one estimated from baseline data for 30 years of follow-up among younger subjects only. The results suggest that coronary risk assessment can be improved by utilizing updated risk factors and that the optimal frequency of updating may vary across subpopulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».