P3412Risk factors, biomarkers and framingham risk estimate fail to identify presence of subclinical atherosclerosis in young individual with family history of premature coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Patients with family history of premature coronary artery disease (CAD) are at increased risk of CAD events at a younger age. Risk factor based approaches and clinical evaluation are most commonly used to assess these individuals. However, it has been recently shown that up to 50% of individual presenting with their first myocardial infarction (MI) were considered to be “low risk” prior to that event. MI is often a result of plaque rupture preceded by progression of subclinical atherosclerosis. Detection of subclinical atherosclerosis may therefore help target prevention of plaque progression. We assessed the value of clinical risk factor, biomarkers and Framingham Risk Score (FRS) in predicting subclinical atherosclerosis in individuals with a family history of premature CAD. Methods From 310 referrals, 222 individuals between the ages of 35 and 55 with a family history of premature CAD (CAD events in first-degree family members (male <55, female <65)) were enrolled for evaluation of risk of CAD. Those with familial hypercholesteremia (possible, probable or definite) were excluded. Patients underwent clinical and risk factor evaluations as well as Cardiac CT or Calcium Score (CS) to assess presence of subclinical / clinical atherosclerosis at the discretion of the treating physician. Results In this pilot, 141 individuals (59% male, mean age 45.9±6.0 years) completed evaluation, and 65 (46%) had evidence of subclinical atherosclerosis on CT coronary angiography or CT calcium score with a mean segment involvement score (SIS) of 2.8 and mean CS of 152, putting them above the 80th percentile for their age and sex. Aside from male sex, age, and smoking history, other traditional risk factors and biomarkers including diabetes mellitus, hypertension, total cholesterol, LDL-C, HDL-C and Cholesterol/HDL-C were not significantly different between those with or without subclinical atherosclerosis (Table 1). Table 1 Conclusion In young individuals with a family history of premature CAD, risk factors, biomarkers, and FRS failed to identify individuals with premature, subclinical atherosclerosis in this pilot study. Detection of subclinical atherosclerosis and early implementation of treatment with the aim of stabilizing plaques and stopping progression might prove vital in reducing events in these individuals. Further studies are warranted.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».