Adding carotid total plaque area to the Framingham risk score improves cardiovascular risk classification
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cardiovascular events (CE) due to atherosclerosis are preventable. Identification of high-risk patients helps to focus resources on those most likely to benefit from expensive therapy. Atherosclerosis is not considered for patient risk categorization, even though a fraction of CE are predicted by Framingham risk factors. Our objective was to assess the incremental value of combining total plaque area (TPA) with the Framingham risk score (FramSc) using post-test probability (Ptp) in order to categorize risk in patients without CE and identify those at high risk and requiring intensive treatment. MATERIAL AND METHODS: A descriptive cross-sectional study was performed in the primary care setting in an Argentine population aged 22-90 years without CE. Both FramSc based on body mass index and Ptp-TPA were employed in 2035 patients for risk stratification and the resulting reclassification was compared. Total plaque area was measured with a high-resolution duplex ultrasound scanner. RESULTS: 57% male, 35% hypertensive, 27% hypercholesterolemia, 14% diabetes. 20.1% were low, 28.5% moderate, and 51.5% high risk. When patients were reclassified, 36% of them changed status; 24.1% migrated to a higher and 13.6% to a lower risk level (κ index = 0.360, SE κ = 0.16, p < 0.05, FramSc vs. Ptp-TPA). With this reclassification, 19.3% were low, 18.9% moderate and 61.8% high risk. CONCLUSIONS: Quantification of Ptp-TPA leads to higher risk estimation than FramSc, suggesting that Ptp-TPA may be more sensitive than FramSc as a screening tool. If our observation is confirmed with a prospective study, this reclassification would improve the long-term benefits related to CE prevention.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».