P822Predictive value of a biomarker panel for coronary plaque morphology in patients with stable coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Risk stratification in patients with coronary artery disease (CAD) is crucial to identify patients at risk for future events. Recently, the development of proximity extension assays (PEA) has enabled simultaneous measurement of large amounts of proteins, paving the way for the use of proteomics in large clinical populations. Purpose: To investigate the ability of targeted proteomics to identify coronary computed tomography angiography (CCTA)-derived coronary plaque morphology in patients with suspected CAD. Methods: A total of 196 patients with suspected CAD underwent CCTA. Subsequently EDTA plasma was stored for further analysis. CCTA's were analyzed for the presence of coronary high-risk lesions, defined by the presence of ≥2 adverse plaque characteristics (positive remodeling, low attenuation plaque, spotty calcification and/or napkin ring sign). Plasma levels of 359 proteins were evaluated with the use of PEA and were used to generate deep learning models for high-risk coronary lesions and for the absence of CAD. The performance of these machine learning models was tested against traditional risk prediction with the Framingham risk model (refit Framingham) and Framingham risk model with additional clinical variables (refit Framingham plus), refit to the cohort of this study.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».