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World Health Organization cardiovascular disease risk charts: revised models to estimate risk in 21 global regions
Emanuele Di Angelantonio, Stephen Kaptoge, Lisa Pennells, Dirk De Bacquer, Marie Therese Cooney, Maryam Kavousi, Gretchen A Stevens, Leanne M Riley, Stefan Savin, Servet Altay, Philippe Amouyel, Gerd Assmann, Steven Bell, Yoav Ben‐Shlomo, Lisa Berkman, Joline W. J. Beulens, Cecilia Björkelund, Michael J. Blaha, Dan G. Blazer, Thomas Bolton, Ruth Bonita, Beaglehole Hermann Brenner, Eric J. Brunner, Edoardo Casiglia, Parinya Chamnan, Yeunhyang Choi, Rajiv Chowdhury, Sean Coady, Carlos J. Crespo, Mary Cushman, Gilles R. Dagenais, Ralph B. D’Agostino, Makoto Daimon, Karina W. Davidson, Gunnar Engström, Xianghua Fang, Ian Ford, John Gallacher, Ron T. Gansevoort, Thomas A. Gaziano, Simona Giampaoli, Greg Grandits, Sameline Grimsgaard, Diederick E. Grobbee, Vilmundur Guðnason, Qi Guo, Steve E. Humphries, Hiroyasu Iso, J. Wouter Jukema, Jussi Kauhanen, André Pascal Kengne, Davood Khalili, Taskeen Khan, Matthew Knuiman, Wolfgang Köenig, Daan Kromhout, Harlan M. Krumholz, TH Lam, Gail A. Laughlin, Alejandro Marín Ibañez, Karel G. M. Moons, Paul J. Nietert, Toshiharu Ninomiya, Børge G. Nordestgaard, Christopher J. O’Donnell, Luigi Palmieri, Anushka Patel, Pablo Perel, Jackie F. Price, Rui Bebiano Da Providencia Costa, Paul M. Ridker, Beatriz L. Rodríguez, Annika Rosengren, Ronan Roussel, Masaru Sakurai, Veikko Salomaa, Shinichi Sato, Ben Schöttker, Nawar Shara, Jonathan E. Shaw, Hee-Choon Shin, Leon A. Simons, Eleni Sofianopoulou, Johan Sundström, Hanna Tolonen, Hirotsugu Ueshima, Henry Völzke, Robert B. Wallace, Nicholas J. Wareham, Peter Willeit, David M. Wood, Angela Wood, Dong Zhao, Oyere Onuma, Mark Woodward, Goodarz Danaei, Gregory A. Roth, Shanthi Mendis, Ian A. Graham, Cherian Varghese, Majid Ezzati, Rod Jackson, John Danesh, Vijay Nambi, Kunihiro Matsushita, David Couper, Australian Diabetes, Paul Zimmet, Elizabeth Barr, Robert Atkins, Peter H. Whincup, Bruneck Study, Stefan Kiechl, Johann Willeit, Gregorio Rungger, Reecha Sofat, Caroline Dale, J. P. Casas, Valérie Tikhonoff, Kelly J. Hunt, Susan E. Sutherland, Bruce M. Psaty, Russell Tracy, Ruth Frikke‐Schmidt, Gorm Boje Jensen, Peter Schnohr, Chiara Donfrancesco, Diego Vanuzzo, Salvatore Panico, Beverley Balkau, Fabrice Bonnet, Frédéric Fumeron, Judith Simons, Stela McLachlan, Jack M. Guralnik, Kay‐Tee Khaw, Hermann Brenner, Yan Zhang, Bernd Holleczek, Finrisk Cohort, Erkki Vartiainen, Jari Lahti, Kennet Harald, Joseph J. Massaro, Michael Pencina, Ramachandran S. Vasan, Shinji Susa, Toshihide Oizumi, Takamasa Kayama, Lars Wilhelmsen, Lauren Lissner, Dominique Hange, Kirsten Mehlig, Jun Hata, Daigo Yoshida, Yoichiro Hirakawa, Femke Rutters, Petra J. M. Elders, Ikawa Kyowa, Masahiko Kiyama, Kazumasa Yamagishi, Tomi-Pekka Tuomainen, Jyrki K. Virtanen, Jukka T. Salonen, Tom Meade, Peter M. Nilsson, Olle Melander, Ian H. de Boer, Andrew P. DeFilippis, Lewis H. Kuller, Richard F Gillum, Susan Kirkland, Daichi Shimbo, Joseph E. Schwartz, Hironori Imano, Pim van der Harst, Johannes L. Hillige, Stephan J. L. Bakker, Jean Dallongeville, Jean Ferrières, Marie Moitry, David J. Stott, Jean‐Pierre Després, Lori B. Daniels, Linda K. McEvoy, Thor Aspelund, Bolli Þórsson, Elías F. Guðmundsson, Elif Aribas, Oscar L. Rueda‐Ochoa, Mohammad Kamran Ikram, Alis Heshmatollah, Mashta Ikram, Marcus Dörr, Matthias Nauck, Barbara V. Howard, Ying Zhang, Günay Can, Masao Ishizaki, Tom Wilsgaard, Ellisiv B. Mathiesen, Vilmantas Giedraitis, Martin Ingelsson, Nancy R. Cook, Julie E. Buring, Yvonne T. van der Schouw, Heiner Claessen, Dietrich Rothenbacher, Volker Arndt, Martin Shipley, Chris J. Packard, Michele Robertson, Robin Young, Edith Feskens, Johanna M. Geleijnse, Xin Fang, Dingge Gu, Rachel Huxley, Yukiko Imai, H. C. Kim, Wen Pan, A. Rodgers, Suh I, H Ueshima, Aito Town, Akira Okayama, Hitoshi Maegawa, Masahiko Nakamura, N Aoki, Ziyi Wu, Chia-Yu Yao, Mary A. Luszcz, Ziqing Tang, Ling Liu, J Xie, Robert Norton, Shanthi Ameratunga, Stephen MacMahon, Gary Whitlock, Helle Marie Christensen, Xing Wu, J H Zhou, Xinghu Yu, Workers A. Tamakoshi, Zhijun Wu, L. Q. Chen, Guangliang Shan, P Sritara, Xiaofeng Duan, Robert T. Jackson, Y. H. Li, C.Q. Jiang, T. Ninomiya, Yoshihisa Hirakawa, Jean Woo, S. C. Ho, Zhen Hong, Marilyn Huang, Bin Zhou, Jong‐Ling Fuh, Yoshikuni Kita, S. R. Choudhury, Sun Ha Jee, In Seop Kim, Graham G. Giles, Takashi Hashimoto, Kiyohiko Sakata, Annette J. Dobson, Takao Ohkubo, Atsushi Hozawa, Konrad Jamrozik, Matthew Hobbs, R. William Broadhurst, Kei Nakachi, Xu Fang, Shu Li, Qing Yang, Zhiru Chen, S. Tanaka, Shigaraki Town, H. Horibe, Yukio Matsutani, Mitsuko Kagaya, Kris Hughes, J. Lee, D Heng, Suok‐Kai Chew, Bing Zhou, H. Y. Zhang, Kazuaki Shimamoto, S Saitoh, Zhe Li, Paul E. Norman, Yao He, Miao Wang, Jing Liu, Xingguang Zhang, Weera Mahavanakul, Benjawan Wettana, Prasit Boonkert, Katrina Poppe, Fereidoun Azizi, Azita Zadeh–Vakili, Farzad Hadaegh
Notice bibliographique
Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCilagNIHR Cambridge Biomedical Research CentreHealth and Social Care Research and Development DivisionEconomic and Social Research CouncilIrving Medical Center, Columbia UniversityInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalNational Institutes of HealthFONDATION ALZHEIMERHjartaverndTechnische Universität MünchenLeids Universitair Medisch CentrumNovo NordiskUniversità degli Studi di PadovaScottish GovernmentLunds UniversitetUniversität HeidelbergHealth Research Council of New ZealandCambridge University HospitalsPublic Health AgencyIstituto Superiore di SanitàDiabetes AustraliaUniversity of OxfordSingulexUniversity of CambridgeChief Scientist Office, Scottish Government Health and Social Care DirectorateHáskóli ÍslandsBritish Heart FoundationNational Health and Medical Research CouncilShenzhen Center for Health InformationKowa CompanyUniversity of GlasgowUniversiteit LeidenMedicines CompanyUniversity College LondonWorld Health OrganizationWellcome TrustBoston Scientific CorporationMylanRegeneron PharmaceuticalsNational Institute for Health and Care ResearchNHS Blood and TransplantRijksuniversiteit GroningenCapital Medical UniversityHirosaki UniversitySouth African Medical Research CouncilDeutsches KrebsforschungszentrumAetna FoundationResearch Institute for Endocrine Sciences, Shahid Beheshti University of Medical SciencesEli Lilly and CompanyNational Heart, Lung, and Blood InstituteItä-Suomen YliopistoUniversity of MinnesotaBristol-Myers SquibbTeva Pharmaceutical IndustriesUniversité LavalPortland State UniversityMedical Research CouncilServierKidney Health AustraliaDepartment of Health and Social CareDaiichi Sankyo EuropeYale UniversityShahid Beheshti University of Medical SciencesGlaxoSmithKlineDeutsches Zentrum für Herz-KreislaufforschungSanofiEngineering and Physical Sciences Research CouncilAstraZenecaAmerican Heart AssociationPfizerUniversity of California, San DiegoJohns Hopkins UniversityInternational Society of HypertensionAmgen
Mots-clésDiseaseMedicineEnvironmental healthInternal medicine
DOInon disponible
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,223
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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.
Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon