On Needles and Haystacks: The Perils of Cardiovascular Risk Screening in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Finding a needle in a haystack is a proverbially difficult task. The chance of finding a needle is increased if the haystack is made up of a substantial proportion of needles, unless the needles are identical in appearance to the hay. This illustrates a challenge in the development of risk prediction models for cardiovascular disease (CVD) events in rheumatoid arthritis (RA). Although there are many needles in the RA population (i.e., individuals with elevated CVD risk appropriate for early preventive intervention), many do not appear to be high risk based on traditional CVD risk factors. As a telling illustration, Crowson, et al 1 demonstrated that 16% of the 525 patients with RA from Olmsted County, Minnesota, USA, experienced a CVD event during 10 years of followup. However, the 10-year Framingham risk score only predicted that 8.7% would have an event, a striking difference that illustrates the potential contribution of nontraditional risk factors, such as those related to RA disease activity and severity, to CVD risk. When almost 50% of the needles look like hay, how do you separate them? An early approach proposed was to multiply an individual’s CVD risk score by 1.5, based on the oft-cited average relative increase in CVD events for RA compared with the general population2,3. Although based on expert opinion and not validated using data from a longitudinal cohort, this strategy was recommended by a guideline committee organized by the European League Against Rheumatism Standing Committee for Clinical Affairs. In its first guideline published in 20104, the committee recommended using the 1.5 multiplication of the CVD risk score … Address correspondence to Dr. J.T. Giles. E-mail: jtg2122{at}columbia.edu
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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 | 0,033 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».