The causal exposure model of vascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Primary prevention of cardiovascular disease is governed at present by the risk factor model for cardiovascular events, a model which is widely accepted by physicians and professional associations, but which has important limitations: most critically, that effective treatment to reduce arterial damage is often delayed until the age at which cardiovascular events become common. This delay means that many of the early victims of vascular disease will not be identified in time. This delay also allows atherosclerosis to develop and progress unchecked within the arterial tree with the result that the absolute effectiveness of preventive therapy is limited by the time it is eventually initiated. The causal exposure model of vascular disease is an alternative to the risk factor model for cardiovascular events. Whereas the risk factor model aims to identify and treat those at markedly increased risk of vascular events within the next decade, the causal exposure model of vascular disease aims to prevent events by treating the causes of the disease when they are identified. In the risk factor model, age is an independent non-modifiable risk factor and the predictive power of age far outweighs that of the other risk factors. In the causal exposure model, age is the duration of time the arterial wall is exposed to the causes of atherosclerosis: apoB (apolipoprotein B) lipoproteins, hypertension, diabetes and smoking. Preventing the development of advanced atherosclerotic lesions by treating the causes of vascular disease is the simplest, surest and most effective way to prevent clinical events.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,006 |
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 ».