Rheumatoid arthritis-specific cardiovascular risk scores are not superior to general risk scores: a validation analysis of patients from seven countries
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Cardiovascular disease (CVD) risk calculators developed for the general population do not accurately predict CVD events in patients with RA. We sought to externally validate risk calculators recommended for use in patients with RA including the EULAR 1.5 multiplier, the Expanded Cardiovascular Risk Prediction Score for RA (ERS-RA) and QRISK2. Methods: Seven RA cohorts from UK, Norway, Netherlands, USA, South Africa, Canada and Mexico were combined. Data on baseline CVD risk factors, RA characteristics and CVD outcomes (including myocardial infarction, ischaemic stroke and cardiovascular death) were collected using standardized definitions. Performance of QRISK2, EULAR multiplier and ERS-RA was compared with other risk calculators [American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA), Framingham Adult Treatment Panel III Framingham risk score-Adult Treatment Panel (FRS-ATP) and Reynolds Risk Score] using c-statistics and net reclassification index. Results: Among 1796 RA patients without prior CVD [mean ( s . d .) age: 54.0 (14.0) years, 74% female], 100 developed CVD events during a mean follow-up of 6.9 years (12430 person-years). Estimated CVD risk by ERS-RA [mean ( s . d .) 8.8% (9.8%)] was comparable to FRS-ATP [mean ( s . d .) 9.1% (8.3%)] and Reynolds [mean ( s . d .) 9.2% (12.2%)], but lower than ACC/AHA [mean ( s . d .) 9.8% (12.1%)]. QRISK2 substantially overestimated risk [mean ( s . d .) 15.5% (13.9%)]. Discrimination was not improved for ERS-RA (c-statistic = 0.69), QRISK2 or EULAR multiplier applied to ACC/AHA compared with ACC/AHA (c-statistic = 0.72 for all) or for FRS-ATP (c-statistic = 0.75). The net reclassification index for ERS-RA was low (-0.8% vs ACC/AHA and 2.3% vs FRS-ATP). Conclusion: The QRISK2, EULAR multiplier and ERS-RA algorithms did not predict CVD risk more accurately in patients with RA than CVD risk calculators developed for the general population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».