Calibration and discrimination of the Framingham Risk Score and the Pooled Cohort Equations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although accurate risk prediction is essential in guiding treatment decisions in primary prevention of atherosclerotic cardiovascular disease, the accuracy of the Framingham Risk Score (recommended by a Canadian guideline) and the Pooled Cohort Equations (recommended by US guidelines) has not been assessed in a large contemporary Canadian population. Our primary objective was to assess the calibration and discrimination of the Framingham Risk Score and Pooled Cohort Equations in Ontario, Canada. METHODS: We conducted an observational study involving Ontario residents aged 40 to 79 years, without a history of atherosclerotic cardiovascular disease, who underwent cholesterol testing and blood pressure measurement from Jan. 1, 2010, to Dec. 31, 2014. We compared predicted event rates generated by the Framingham Risk Score and the Pooled Cohort Equations with observed event rates at 5 years using linkages from validated administrative databases. RESULTS: Our study cohort included 84 617 individuals (mean age 56.3 yr, 56.9% female). Over a maximum follow-up period of 5 years, we observed 2162 (2.6%) events according to the outcome definition of the Framingham Risk Score, and 1224 (1.4%) events according to the outcome definition of the Pooled Cohort Equations. The predicted event rate of 5.78% by the Framingham Risk Score and 3.51% by the Pooled Cohort Equations at 5 years overestimated observed event rates by 101% and 115%, respectively. The degree of overestimation differed by age and ethnicity. The C statistics for the Framingham Risk Score (0.74) and Pooled Cohort Equations (0.73) were similar. INTERPRETATION: The Framingham Risk Score and Pooled Cohort Equations significantly overpredicted the actual risks of atherosclerotic cardiovascular disease events in a large population from Ontario. Our finding suggests the need for further refinement of cardiovascular disease risk prediction scores to suit the characteristics of a multiethnic Canadian population.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».