Abstract T MP41: Coronary Artery Calcification, Intima-media Thickness And Ankle-brachial Index Are Complementary Stroke Predictors
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Coronary artery calcification (CAC), a marker of coronary atherosclerosis, predicts stroke in addition to established risk factors. Whether CAC’s predictive value can be improved by peripheral atherosclerosis markers, namely carotid intima-media thickness (CIMT) and ankle-brachial index (ABI), was unknown. Methods: 3289 participants of the population-based Heinz-Nixdorf-Recall study (45-75 years; 48.8% men) without previous stroke or coronary heart disease were evaluated for incident stroke over 9.0±1.9 years. CAC, CIMT and ABI were examined as stroke predictors. Results: Eighty-four strokes occurred during follow-up. In multivariable Cox proportional hazard regressions, CAC (hazard ratio[HR]=1.45[95%-confidence interval=1.11-1.88] per standard deviation (SD) increase in ln(CAC+1); SD=2.40), CIMT (1.34[1.08-1.66] per SD increase; SD=0.127mm) and ABI (1.55[1.32-1.82] per SD decrease; SD=0.148) were associated with stroke in addition to established risk factors. When combined with each other, ln(CAC+1)'s HR remained similar when CIMT (1.41[1.09-1.83]) was inserted into the multivariable model, but slightly decreased when ABI (1.31[1.01-1.72]) or CIMT and ABI (1.29[0.99-1.68]) were included. While CAC alone did not significantly elevate the area-under-the-curve (AUC) in Harrell's c-statistics (by 0.009; p=0.379) in addition to established risk factors, the combination of CAC and ABI increased AUC (by 0.029; p=0.047), as did ABI (by 0.025; p=0.038) but not CIMT (by 0.002; p=0.795) alone. The combination of CAC and ABI also resulted in significant category-free net reclassification and integrated discrimination improvement. Conclusions: CAC, CIMT and ABI provide complementary information about stroke risk. ABI, which is distinctive in a small subpopulation, had the highest and CIMT, which is distributed across a larger range of values, had the lowest predictive value.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».