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Enregistrement W2622688521 · doi:10.1161/hyp.60.suppl_1.a640

Abstract 640: BMI as Surrogate for Cholesterol to Calculate Coronary Risk and to Decide on Lipid Lowering Medication: Improved Results with Carotid Total Plaque Area.

2012· article· en· W2622688521 sur OpenAlexaff
Michel Romanens, Néor H García, Hernán A Pérez, J. David Spence, Luis Armando

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexInternal medicineFramingham Risk ScoreDiabetes mellitusCardiologyCholesterolBlood pressureLinear regressionRisk factorEndocrinologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Framingham risk calculator (FRAM) offers the possibility to use the body-mass-index (FRAMb) instead of total and HDL cholesterol (FRAMc). TPA, total plaque area of carotid arteries, may additionally serve to correct for inaccuracies due to unknown cholesterol measurements (FRAMb-TPA;FRAMc-TPA). Material and Methods: Participants were recruited from a free checkup program offered by the Swiss Vascular Risk Foundation and included healthy subjects aged > 45 years from the ongoing Cordicare II Study. Predictive risk was compared using the FRAM, FRAMb-TPA and FRAMc-TPA using linear regression models, kappa statistics and areas under the curve analysis (ROC). Results: Of 1,000 participants, 47% were females, mean age 60±9 years. 3.3% had Diabetes Mellitus type II, 11% were smokers, and 18% had family history of premature coronary disease. Mean systolic blood pressure was 134±15 mmHg and total cholesterol, HDL-cholesterol, LDL-cholesterol and triglycerides were 5.7±1.1, 1.6±0.4, and 3.5±0.9 and 1.4±0.7 mmol/l respectively. Mean body mass index was 26±4 kg/m2 and total plaque area was 51±51 mm2. Linear regression between FRAMc and FRAMb ten-year coronary risk showed an R2 = 0.89 (p<0.0001) and a Kappa coefficient of 0.72 (p<0.0001). This correlation was further enhanced when comparing FRAMc-TPA to FRAMb-TPA (R2 = 0.94, p<0.0001, wKappa 0.85, p 20% was assessed by ROC analysis and showed an area under the curve (AUC) of 0.98 (95% CI = 0.98 - 0.99, p<0.0001). FRAMb-TPA showing a risk of > 10% had a sensitivity and specificity of 92% and 56% (accuracy 75%) with the highest Youden’s Index, respectively, for the indication to lower LDL cholesterol according to the NCEP III guidelines and a risk assessment defined by FRAMc+TPA. Conclusion: When using the FRAM coronary risk function that uses BMI instead of total and HDL cholesterol and results from carotid plaque imaging, we observed a very high correlation, agreement and accuracy of this new method. Within this diagnostic setting, cholesterol profiles can be replaced by BMI without a relevant loss in coronary risk stratification. The indication for a lipid lowering medication defined by FRAMb-TPA is highly sensitive and moderately specific for a coronary risk cutoff of 10% or more.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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