Underestimation of Risk of Carotid Subclinical Atherosclerosis by Cardiovascular Risk Scores in Patients with Psoriatic Arthritis: How Far Are We from the Truth?
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory disease states are associated with early cardiovascular (CV) events and are increasingly being recognized as a risk factor for developing atherosclerosis1,2. Several autoimmune conditions such as psoriasis1,3,4, systemic lupus erythematosus5, and rheumatoid arthritis (RA)6,7,8 accelerate atherosclerosis through an increase in inflammatory signaling, thus predisposing to increased CV risk. Traditional CV risk scoring systems and risk score calculation are a cornerstone in the prediction of adverse CV events9. Further, risk score calculation plays an important role in shaping treatment guidelines that are tailored to fit each patient’s individual risk factors10,11, emphasizing the need to accurately predict and stratify a patient’s CV risk. Assessment of absolute CV risk is also integral to assess major prevention and treatment targets10,11. While current scoring systems provide a modestly accurate prediction for the general population11, each scoring system has certain inherent limitations. For example, the Framingham risk score (FRS) does not incorporate socioeconomic and genetic factors (e.g., family history)12. Further, FRS does not account for systemic inflammation and, therefore, has not performed well in inflammatory diseases such as psoriasis13 and RA14. Thus, almost all the risk scoring systems do not account for systemic inflammation except the Reynold’s Risk Score, which … Address correspondence to Dr. N.N. Mehta, Section of Inflammation and Cardiometabolic Diseases, National Heart, Lung and Blood Institute, 10 Center Drive, Clinical Research Center, Room 5-5140, Bethesda, Maryland 20892, USA. E-mail: nehal.mehta{at}nih.gov
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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 | 0,044 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».