Arterial age as a substitute for chronological age in the AGLA risk function could improve coronary risk prediction
Notice bibliographique
Résumé
PRINCIPLES: As a result of the relatively low sensitivity of coronary risk charts, such as the Swiss coronary risk calculator (Arbeitsgruppe Lipide und Atherosklerose, AGLA), for detecting subjects with future myocardial infarction, the performance of arterial age (aa) as a surrogate marker for chronological age (ca) was tested. METHODS: In a practice based sample, burden of carotid plaque was obtained with ultrasound, using total plaque area (TPA). In this derivation cohort, sex-specific 5-year groups of mean TPA were calculated in subjects aged between 35 and 79 years. The arterial age formula was found by fitting an exponential function on these data. AGLAca and AGLAaa were tested externally for their ability to detect 13 myocardial infarctions in 684 subjects (validation cohort). RESULTS: The derivation cohort included 1,500 subjects (mean age 59 ± 9 years, mean TPA 54 ± 52 mm2, 5% diabetics, 43% women). Arterial age was found to be y = 5.4175e0.0426x in men and y = 4.1942e0.0392x in women. Mean 10-year AGLAca coronary risk was comparable to AGLAaa (8% ± 9% vs 9% ± 15%). Receiver operating characteristic (ROC) analysis of AGLAca and AGLAaa results showed areas under the curve of 0.65 (p = 0.041) and 0.78 (p <0.0001), respectively, (p = 0.041 for the difference = 0.13). This finding was also confirmed by a Cox proportional hazards regression model on patients' event-free survival (p = not significant for AGLAca, p = 0.0003 for AGLAaa). CONCLUSIONS: Arterial age derived from TPA could be used instead of chronological age in the AGLA coronary risk function. Further studies on the external validity and cost effectiveness of the additional ultrasound imaging study are necessary.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».