Subclinical atherosclerosis, cardiovascular health, and disease risk: is there a case for the Cardiovascular Health Index in the primary prevention population?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current primary prevention guidelines for cardiovascular disease (CVD) prioritize risk identification, risk stratification using clinical and risk scores, and risk reduction with lifestyle interventions and pharmacotherapy. Subclinical atherosclerosis is an early indicator of atherosclerotic burden and its timely recognition can slow or prevent progression to CVD. Thus, individuals with subclinical atherosclerosis are a priority for primary prevention. This study takes a practical approach to answering a challenge commonly faced by primary care practitioners: in patients with no known CVD, how can individuals likely to have subclinical atherosclerosis be easily identified using existing clinical data and/or information provided by the patient? METHODS: Using NHANES (1999-2004), 6091 men and women aged ≥40 years without any CVD comprised the primary prevention population for this study. Subclinical atherosclerosis was determined via ankle-brachial index (ABI) using established cutoffs (subclinical atherosclerosis defined as ABI (0.91-0.99); normal defined as ABI (1.00-1.30)). Three common scores were calculated: the Framingham Risk Score (FRS), the Metabolic Syndrome (MetS), and the Cardiovascular Health Index (CVHI). Logistic regression analysis assessed the association between these scores and subclinical atherosclerosis. The sensitively and specificity of these scores in identifying subclinical atherosclerosis was determined. RESULTS: In eligible participants, 3.8% had subclinical atherosclerosis. Optimum and average CVHI was associated with decreased odds for subclinical atherosclerosis. High, but not intermediate-risk, FRS was associated with increased odds for subclinical atherosclerosis. MetS was not associated with subclinical atherosclerosis. Of the 3 scores, CVHI was the most sensitive in identifying subclinical atherosclerosis and had the lowest number of missed cases. The FRS was the most specific but least sensitive of the 3 scores, and had almost 10-fold more missed cases vs. the CVHI. The MetS had "middle" sensitivity and specificity, and 10-fold more missed cases vs. the CVHI. CONCLUSIONS: Results from this study suggest that routine administration of the CVHI in a primary prevention population would yield the benefits of identifying patients with existing subclinical CVD not identified through traditional CVD risk factors or scores, and bring physical activity and nutrition to the forefront of provider-patient discussions about lifestyle factors critical to maintaining and prolonging cardiovascular health.
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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 | 0,041 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».