Selection of individuals for genetic testing for familial hypercholesterolaemia: development and external validation of a prediction model for the presence of a mutation causing familial hypercholesterolaemia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Familial hypercholesterolaemia (FH) is an autosomal dominant disease that warrants early diagnosis to prevent premature cardiovascular disease (CVD). However, genetic testing to make a definite diagnosis is costly, and careful selection of eligible subjects is important. Unfortunately, accuracy of current diagnostic criteria is poor, especially in young individuals. We therefore developed and validated a model to predict the presence of an FH causing mutation in persons referred by general practitioners. METHODS AND RESULTS: All participants in the Dutch FH screening programme from 1994 to 2014 were included in the development cohort. The validation cohort consisted of consecutive patients, suspected for FH, attending the outpatient lipid clinic in Saguenay (Quebec) from 1993 to 2014. Cross-sectional data were available on medical history, lipid profile, and DNA analysis. Multivariable logistic regression analysis was used for model development. The primary outcome was the presence of a deleterious FH mutation. The development cohort comprised 26 167 FH patients and 37 939 unaffected relatives. Our final model included age; sex; levels of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), high-density lipoprotein cholesterol, and triglycerides; history and age of CVD; use of statins; smoking; alcohol; and presence of hypertension. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was 85.4% (95% CI: 85.0-85.9). The calibration slope was 1.02 (where 1.00 is optimal). In the validation cohort (1436 FH patients and 1767 unaffected persons), the AUC was 95.4% (95% CI: 94.7-96.1%) and the calibration slope 1.06. CONCLUSION: Our model showed good discrimination and calibration. We specifically expect our model to be of added value for young persons set against current diagnostic criteria, since LDL-C and age are now used as continuous predictors. The equation will be available as an online calculator to estimate the probability of the presence of an FH mutation in individual patients. This tool might aid physicians in the decision for referral of patients for molecular testing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».