Development and validation of a multivariable prediction model for major adverse cardiovascular events after early stage breast cancer: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Develop a score to predict the risk of major adverse cardiovascular events (MACE) after early stage breast cancer (EBC) to facilitate personalized decision-making about potentially cardiotoxic treatments and interventions to reduce cardiovascular risk. METHODS AND RESULTS: Using administrative databases, we assembled a cohort of women diagnosed with EBC in Ontario between 2003 and 2014, with follow-up through 2015. Two-thirds of the cohort were used for risk score derivation; the remainder were reserved for its validation. The outcome was a composite of hospitalizations for acute myocardial infarction, unstable angina, transient ischaemic attack, stroke, peripheral vascular disease, heart failure (HF), or cardiovascular death. We developed the score by regressing MACE incidence against candidate predictors in the derivation sample using a Fine-Gray model. Discrimination was assessed in the validation sample using Wolber's c-index for prognostic models with competing risks, while calibration was assessed by comparing predicted and observed MACE incidence. The risk score was derived in 60 294 women and validated in 29 810 women. Age, hypertension, diabetes, ischaemic heart disease, atrial fibrillation, HF, cerebrovascular disease, peripheral vascular disease, chronic obstructive pulmonary disease, and chronic kidney disease were significantly associated with MACE incidence and incorporated into the score. Ten-year MACE incidence was >40-fold higher for patients in the highest score decile compared to the lowest. The c-index was 81.9% (95% confidence interval 80.9-82.9%) at 5 years and 79.8% (78.8-80.8%) at 10 years in the validation cohort, with good agreement between predicted and observed MACE incidence. CONCLUSION: Cardiovascular prognosis after EBC can be estimated using patients' pre-treatment characteristics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».