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Enregistrement W2623217465 · doi:10.1161/circ.134.suppl_1.12709

Abstract 12709: Addition of Depression Severity Indices to the Intermountain Risk Score for Predicting 3-Year Risk of Chronic Disease: The Mental Health Integration Risk Score

2016· article· en· W2623217465 sur OpenAlexaff
Heidi T. May, Brenda Reiss-Brennan, Kimberly D. Brunisholz, Benjamin D. Horne

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFramingham Risk ScoreDepression (economics)Internal medicineDiseaseRisk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Depression (DPN) is a common illness that imposes a disproportionately large health burden. DPN is generally associated with higher prevalence of chronic disease (ChrD) risk factors and may contribute higher ChrD risk. Previously, the Intermountain Mortality Risk Score (IMRS) was shown to predict DPN incidence and post-diagnosis outcomes. Hypothesis: Sex-specific Mental Health Integration risk scores (MHIRS) can be developed based on the principles underlying IMRS and adding DPN severity indices to predict 3 year ChrD diagnosis. Methods: MHIRS was created to predict the first diagnosis of any of 10 ChrD (diabetes, renal failure, CAD, MI, HF, PVD, AF, stroke, dementia, or COPD) in patients completing a PHQ-9 DPN survey and were free at baseline from those 10 ChrD diagnoses. MHIRS used sex-specific weightings of PHQ-9 results, age, and components of the comprehensive metabolic panel and complete blood count in randomly-chosen derivation (70%) and validation (30%) groups. Results: Females (N=10,162; age: 48±16) and males (N=4615, age: 48±15) were studied. Among females, c-statistics for the composite ChrD endpoint were 0.746 (0.725, 0.767) for the derivation group and 0.717 (0.682, 0.753) for the validation group, while males had 0.755 (0.727, 0.783) and 0.742 (0.702, 0.782). See Table for MHIRS prediction of each ChrD. In the validation group, MHIRS strata of low, moderate, and high risk had hazard ratios (HR) for any 3-year ChrD diagnosis among females of HR=3.42 for moderate vs. low and HR=9.75 for high vs low, while males had HR=4.80 and HR=10.68, respectively (all p<0.0001). Conclusion: A clinical decision tool composed of DPN severity and common lab tests, MHIRS provided very good discrimination of a 3 year ChrD diagnosis. Designed to be calculated electronically by an electronic health record, MHIRS can be efficiently obtained by clinicians to identify patients at higher ChrD risk who require further evaluation and more precise clinical management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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