Prognostic validation of a non-laboratory and a laboratory based cardiovascular disease risk score in multiple regions of the world
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
OBJECTIVE: To evaluate the performance of the non-laboratory INTERHEART risk score (NL-IHRS) to predict incident cardiovascular disease (CVD) across seven major geographic regions of the world. The secondary objective was to evaluate the performance of the fasting cholesterol-based IHRS (FC-IHRS). METHODS: Using measures of discrimination and calibration, we tested the performance of the NL-IHRS (n=100 475) and FC-IHRS (n=107 863) for predicting incident CVD in a community-based, prospective study across seven geographic regions: South Asia, China, Southeast Asia, Middle East, Europe/North America, South America and Africa. CVD was defined as the composite of cardiovascular death, myocardial infarction, stroke, heart failure or coronary revascularisation. RESULTS: Mean age of the study population was 50.53 (SD 9.79) years and mean follow-up was 4.89 (SD 2.24) years. The NL-IHRS had moderate to good discrimination for incident CVD across geographic regions (concordance statistic (C-statistic) ranging from 0.64 to 0.74), although recalibration was necessary in all regions, which improved its performance in the overall cohort (increase in C-statistic from 0.69 to 0.72, p<0.001). Regional recalibration was also necessary for the FC-IHRS, which also improved its overall discrimination (increase in C-statistic from 0.71 to 0.74, p<0.001). In 85 078 participants with complete data for both scores, discrimination was only modestly better with the FC-IHRS compared with the NL-IHRS (0.74 vs 0.73, p<0.001). CONCLUSIONS: External validations of the NL-IHRS and FC-IHRS suggest that regionally recalibrated versions of both can be useful for estimating CVD risk across a diverse range of community-based populations. CVD prediction using a non-laboratory score can provide similar accuracy to laboratory-based methods.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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