A pooled-analysis of age and sex based coronary artery calcium scores percentiles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Age and sex based coronary artery calcium score (CAC) percentiles have been used to improve coronary artery disease (CAD) risk prediction. However, the main limitation of the CACs percentiles currently in use is that they are often based on single studies. We performed a pooled analysis of all available studies that reported on CAC percentiles, in order to develop more generalizable age and sex nomograms. METHODS: PubMed/Medline and Embase were searched for studies that reported nomograms of age and sex-based CACs percentiles. Studies were included if they reported data collected among asymptomatic individuals without a history of cardiovascular disease. Absolute CACs for each specific percentile stratum were pooled and new percentiles were generated taking into account the sample size of the study. RESULTS: We found 831 studies, of which 12 met the inclusion criteria. Data on CACs percentiles of 134,336 Western and 33,488 Asians were pooled separately, rendering a weighted CACs percentile nomogram available at https://www.calciumscorecalculator.com. Our weighted percentiles differed by up to 24% from the nomograms in use today. CONCLUSIONS: Our pooled age and sex based CACs percentiles based on over 155,000 individuals should provide a measure of risk that is more applicable to a wider population than the ones currently in use and hopefully will lead to better risk assessment and treatment decisions.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».