Prediction of Cardiovascular Disease Mortality in a Middle Eastern Country: Performance of the Globorisk and Score Functions in Four Population-Based Cohort Studies of Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Considering the importance of cardiovascular disease (CVD) risk prediction for healthcare systems and the limited information available in the Middle East, we evaluated the SCORE and Globorisk models to predict CVD death in a country of this region. METHODS: We included 24 427 participants (11 187 men) aged 40-80 years from four population-based cohorts in Iran. Updating approaches were used to recalibrate the baseline survival and the overall effect of the predictors of the models. We assessed the models' discrimination using C-index and then compared the observed with the predicted risk of death using calibration plots. The sensitivity and specificity of the models were estimated at the risk thresholds of 3%, 5%, 7%, and 10%. An agreement between models was assessed using the intra-class correlation coefficient (ICC). We applied decision analysis to provide perception into the consequences of using the models in general practice; for this reason, the clinical usefulness of the models was assessed using the net benefit (NB) and decision curve analysis. The NB is a sensitivity penalized by a weighted false positive (FP) rate in population level. RESULTS: After 154 522 person-years of follow-up, 437 cardiovascular deaths (280 men) occurred. The 10-year observed risks were 4.2% (95% CI: 3.7%-4.8%) in men and 2.1% (1.8-2%.5%) in women. The c-index for SCORE function was 0.784 (0.756-0.812) in men and 0.780 (0.744-0.815) in women. Corresponding values for Globorisk were 0.793 (0.766- 0.820) and 0.793 (0.757-0.829). The deviation of the calibration slopes from one reflected a need for recalibration; after which, the predicted-to-observed ratio for both models was 1.02 in men and 0.95 in women. Models showed good agreement (ICC 0.93 in men, and 0.89 in women). Decision curve showed that using both models results in the same clinical usefulness at the risk threshold of 5%, in both men and women; however, at the risk threshold of 10%, Globorisk had better clinical usefulness in women (Difference: 8%, 95% CI: 4%-13%). CONCLUSION: Original Globorisk and SCORE models overestimate the CVD risk in Iranian populations resulting in a high number of people who need intervention. Recalibration could adopt these models to precisely predict CVD mortality. Globorisk showed better performance clinically, only among high-risk women.
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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».