Predicting the Risk of Ischemic Stroke among Patients with Rheumatoid Arthritis Using a Simplified RA-CHADSV Score Based on the CHA2DS2-VASc Score
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: The aim of this retrospective cohort study was to develop a new score (RA-CHADSV) (rheumatoid arthritis - congestive heart failure, hypertension, age ≥75 years, diabetes mellitus, stroke/transient ischemic attack/thromboembolism, and vascular disease), modified from the CHA2DS2-VASc score (congestive heart failure, hypertension, age ≥75 years (doubled), diabetes mellitus, stroke/transient ischemic attack (doubled), vascular disease, age 65–74 years, and female), in predicting the risk of ischemic stroke in rheumatoid arthritis (RA) patients without atrial fibrillation (AF). Materials and Methods: Using the Taiwan’s National Health Insurance Research Database, 592 patients with RA diagnosed between 2000 and 2002 were identified and followed until first occurrence of ischemic stroke or the last available date in the database. Incidence rate ratios (IRR) of ischemic stroke for the CHA2DS2-VASc score were calculated using Poisson regression models. A new prediction score RA-CHADSV was developed using multiple logistic regression analysis with bootstrap validation. Results: The area under the receiver operating characteristic curve of the newly developed RA-CHADSV score and the CHA2DS2-VASc score were 0.73 (95% confidence interval (CI) 0.64–0.82) and 0.70 (95% CI 0.61–0.79), respectively. The RA-CHADSV score was significantly associated with a higher ischemic stroke incidence in the patients who scored ≥1 (adjusted IRR 7.39, p < 0.001). Conclusions: A simplified RA-CHADSV score, with comparable efficiency as the CHA2DS2-VASc score, but easier to use clinically was developed for predicting the risk of ischemic stroke among non-AF RA patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».