The Use of High Sensitivity C-Reactive Protein in Cardiovascular Disease Detection
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs) are responsible for a high mortality rate worldwide. One of the most common causes of CVDs is vascular inflammation associated to atherosclerosis. Inflammatory biomarkers are used to assist the detection of CVDs and monitor their evaluation, prognosis and therapy implementation. C-reactive protein (CRP) is an acute phase protein produced after stimulation by pro-inflammatory cytokines. CRP is a biomarker of the inflammatory reaction and an important mediator of atherosclerosis. Given it actively contributes to the development of the atherosclerotic plaque, instability and subsequent clot formation it is also considered a CVD risk factor. Since 2010, the plasma concentration of hsCRP (high sensitivity CRP) has been used as a biomarker for disease prognosis in patients with intermediate risk for CVDs. It could be useful to establish a high concentration limit of hsCRP that can be used by clinicians for diagnosis of acute myocardial infarction, cardio embolic or ischemic stroke, and hypertrophic cardiomyopathy. The end cost/effectiveness of hsCRP screening is still an area of controversy but it is a priority to make the medical community aware of the positive relation between high hsCRP and CVDs to improve median survival and life quality of the patients.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».