Improved 5-year prediction of all-cause mortality by coronary CT angiography applying the CONFIRM score
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the long-term performance of the CONFIRM score for prediction of all-cause mortality in a large patient cohort undergoing coronary computed tomography angiography (CCTA). METHODS AND RESULTS: Patients with a 5-year follow-up from the international multicentre CONFIRM registry were included. The primary endpoint was all-cause mortality. The predictive value of the CONFIRM score over clinical risk scores (Morise, Framingham, and NCEP ATP III score) was studied in the entire patient population as well as in subgroups. Improvement in risk prediction and patient reclassification were assessed using categorical net reclassification index (NRI) and integrated discrimination improvement (IDI). During a median follow-up period of 5.3 years, 982 (6.5%) of 15 219 patients died. The CONFIRM score outperformed the prognostic value of the studied three clinical risk scores (c-indices: CONFIRM score 0.696, NCEP ATP III score 0.675, Framingham score 0.610, Morise score 0.606; c-index for improvement CONFIRM score vs. NCEP ATP III score 0.650, P < 0.0001). Application of the CONFIRM score allowed reclassification of 34% of patients when compared with the NCEP ATP III score, which was the best clinical risk score. Reclassification was significant as revealed by categorical NRI (0.06 with 95% CI 0.02 and 0.10, P = 0.005) and IDI (0.013 with 95% CI 0.01 and 0.015, P < 0.001). Subgroup analysis revealed a comparable performance in a variety of patient subgroups. CONCLUSIONS: The CONFIRM score permits a significantly improved prediction of mortality over clinical risk scores for >5 years after CCTA. These findings are consistent in a large variety of patient subgroups.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle