Association of Repeatedly Measured High-Sensitivity–Assayed Troponin I with Cardiovascular Disease Events in a General Population from the MORGAM/BiomarCaRE Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-sensitivity troponin I (hs-cTnI) concentrations reflect myocardial stress. The role of hs-cTnI in predicting long-term changes in the risk of cardiovascular disease (CVD) in general populations is not clearly defined. METHODS: We investigated whether the change in 3 repeated measures of hs-cTnI collected 5 years apart in a prospective Danish study (3875 participants, initially aged 30-60 years, 51% female, disease free at baseline) improves 10-year prediction of incident CVD compared to using a single most recent hs-cTnI measurement. The change process was modelled using a joint (longitudinal and survival) model and compared to a Cox model using a single hs-cTnI measure adjusted for classic CVD risk factors, and evaluated using discrimination statistics. RESULTS: Median hs-cTnI concentrations changed from 2.6 ng/L to 3.4 ng/L over 10 years. The change in hs-cTnI predicts 10-year risk of CVD (581 events); the joint model gave a hazard ratio of 1.31 per interquartile difference in hs-cTnI (95% CI 1.15-1.48) after adjustment for CVD risk factors. However, the joint model performed only marginally better (c-index improvement 0.0041, P = 0.03) than using a single hs-cTnI measure (c-index improvement 0.0052, P = 0.04) for prediction of CVD, compared to a model incorporating CVD risk factors without hs-cTnI (c-index 0.744). CONCLUSIONS: The change in hs-cTnI in 5-year intervals better predicts risk of CVD in the general population, but the most recent measure of hs-cTnI, (at 10 years) is as effective in predicting CVD risk. This simplifies the use of hs-cTnI as a prognostic marker for primary prevention of CVD in the general population.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».