Prognostic validation of a non-laboratory and a laboratory based cardiovascular disease risk score in multiple regions of the world
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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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».