P240Prognostic impact and major determinants of physical activity level in a real-life SCAD population: insights from the CLARIFY registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physical activity level is an important prognostic determinant in patients with stable coronary artery disease (SCAD). However, existing data are mainly derived from post hoc analyses of randomized trials. Moreover, determinants of physical activity in these patients are unclear. Purpose: To study the association between physical activity level and outcomes in a large observational cohort of SCAD patients with 5-year follow-up. To describe the clinical determinants of physical activity. Methods: We analyzed the CLARIFY registry in 32324 patients with SCAD from 45 countries. At baseline, patients were asked about their level of physical activity and categorized as: i) none; ii) light physical activity; iii) vigorous 1 or 2 times per week (moderate); iv) vigorous 3 or more times per week (vigorous). The primary outcome is the composite of cardiovascular (CV) death, myocardial infarction (MI), stroke, while secondary outcomes are all-cause death and each component of the primary outcome. Cox regression analysis was performed, adjusting for the major variables influencing the primary outcome. Determinants of physical activity as a binary variable were identified via multivariable logistic regression analyses.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».