Limitations in the conventional assessment of the incremental value of predictors of cardiovascular risk
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Whether a factor significantly increases the area under the curve (AUC) of a receiver operating characteristic analysis has become the standard test of its utility. Thus, in many studies, apolipoprotein B and LDL particle number have not increased the AUC significantly beyond that produced by the conventional markers, and guideline groups have concluded on this basis that they should not be added to routine clinical practice. This article demonstrates this conclusion to be invalid. RECENT FINDINGS: In conventional analyses, no distinctions have been drawn as to whether a novel predictor is causal or whether it is highly correlated with other markers already included in the risk algorithm. However, correlation among the markers will profoundly affect the incremental effect of a factor on the AUC. This distinction is particularly critical for factors that have been shown to play a causal role in the production of clinical event. Accordingly, the AUC approach is valid to determine the total discriminatory ability of a set of variables but is not appropriate to allocate attributable risk among the members of the set. SUMMARY: For correlated predictors that describe different aspects of the same variable such as non-HDL-C and apoB or LDL-C and LDL particle number, discordance analysis offers a simple valid alternative to capture and compare the independent information contained by each predictor.
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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 | 0,021 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».