Comparison of Nonblood-Based and Blood-Based Total CV Risk Scores in Global Populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cost-effective primary prevention of cardiovascular disease (CVD) in low- and middle-income countries requires accurate risk assessment. Laboratory-based risk tools currently used in high-income countries are relatively expensive and impractical in many settings due to lack of facilities. OBJECTIVES: This study sought to assess the correlation between a non-laboratory-based risk tool and 4 commonly used, laboratory-based risk scores in 7 countries representing nearly one-half of the world's population. METHODS: We calculated 10-year CVD risk scores for 47,466 persons with cross-sectional data collected from 16 different cohorts in 9 countries. The performance of the non-laboratory-based risk score was compared with 4 laboratory-based risk scores: Pooled Cohort Risk Equations (ASCVD [Atherosclerotic Cardiovascular Disease]), Framingham, and SCORE (Systematic Coronary Risk Evaluation) for high- and low-risk countries. Rankings of each score were compared using Spearman rank correlations. Based on these correlations, we measured concordance between individual absolute CVD risk as measured by the Harvard NHANES (National Health and Nutrition Examination Survey) risk score, and the 4 laboratory-based risk scores, using both the conventional Framingham risk thresholds of >20% and the recent ASCVD guideline threshold of >7.5%. RESULTS: The aggregate Spearman rank correlations between the non-laboratory-based risk score and the laboratory-based scores ranged from 0.915 to 0.979 for women and from 0.923 to 0.970 for men. When applying the conventional Framingham risk threshold of >20% over 10 years, 92.7% to 96.0% of women and 88.3% to 92.8% of men were equivalently characterized as "high" or "low" risk. Applying the recent ASCVD guidelines risk threshold of >7.5% resulted in risk characterization agreement for women ranging from 88.1% to 94.4% and from 89.0% to 93.7% for men. CONCLUSIONS: The correlation between non-laboratory-based and laboratory-based risk scores is very high for both men and women. Potentially large numbers of high-risk individuals could be detected with relatively simple tools.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».