Modified Framingham Risk Factor Score for Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The traditional Framingham Risk Factor Score (FRS) underestimates the risk for coronary artery disease (CAD) in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). We aimed to determine whether an adjustment to the FRS would more accurately reflect the higher prevalence of CAD among patients with SLE. METHODS: Patients with SLE without a previous history of CAD or diabetes followed regularly at the University of Toronto Lupus Clinic were included. A modified FRS (mFRS) was calculated by multiplying the items by 1.5, 2, 3, or 4. In the first part of the study, using one-third of all eligible patients, we evaluated the sensitivity and specificity of the FRS and the different multipliers for the mFRS. In the second part of the study, using the remaining 2/3 of the eligible patients, we compared the predictive ability of the FRS to the mFRS. In the third part of the study, we assessed the prediction for CAD in a time-dependent analysis of the FRS and mFRS. RESULTS: There were 905 women (89.3%) with a total of 95 CAD events included. In part 1, we determined that a multiplier of 2 provided the best combination of sensitivity and specificity. In part 2, 2.4% of the patients were classified as moderate/high risk based on the classic FRS and 17.3% using the 2FRS (the FRS with a multiplier of 2). In part 3, a time-dependent covariate analysis for the prediction of the first CAD event revealed an HR of 3.22 (p = 0.07) for the classic FRS and 4.37 (p < 0.0001) for the 2FRS. CONCLUSION: An mFRS in which each item is multiplied by 2 more accurately predicts CAD in patients with SLE.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».