Investigation of Cardiovascular Health and Risk Factors Among the Diverse and Contemporary Population in London (the TOGETHER Study): Protocol for Linking Longitudinal Medical Records
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global trends in cardiovascular disease (CVD) exhibit considerable interregional and interethnic differences, which in turn affect long-term CVD risk across diverse populations. An in-depth understanding of the interplay between ethnicity, socioeconomic status, and CVD risk factors and mortality in a contemporaneous population is crucial to informing health policy and resource allocation aimed at mitigating long-term CVD risk. Generating bespoke large-scale and reliable data with sufficient numbers of events is expensive and time-consuming but can be circumvented through utilization and linkage of data routinely collected in electronic health records (EHR). OBJECTIVE: We aimed to characterize the burden of CVD risk factors across different ethnicities, age groups, and socioeconomic groups, and study CVD incidence and mortality by EHR linkage in London. METHODS: The proposed study will initially be a cross-sectional observational study unfolding into prospective CVD ascertainment through longitudinal follow-up involving linked data. The government-funded National Health System (NHS) Health Check program provides an opportunity for the systematic collation of CVD risk factors on a large scale. NHS Health Check data on approximately 200,000 individuals will be extracted from consenting general practices across London that use the Egton Medical Information Systems (EMIS) EHR software. Data will be analyzed using appropriate statistical techniques to (1) determine the cross-sectional burden of CVD risk factors and their prospective association with CVD outcomes, (2) validate existing prediction tools in diverse populations, and (3) develop bespoke risk prediction tools across diverse ethnic groups. RESULTS: Enrollment began in January 2019 and is ongoing with initial results to be published mid-2021. CONCLUSIONS: There is an urgent need for more real-life population health studies based on analyses of routine health data available in EHRs. Findings from our study will help quantify, on a large scale, the contemporaneous burden of CVD risk factors by geography and ethnicity in a large multiethnic urban population. Such detailed understanding (especially interethnic and sociodemographic variations) of the burden of CVD risk and its determinants, including heredity, environment, diet, lifestyle, and socioeconomic factors, in a large population sample, will enable the development of tailored and dynamic (continuously learning from new data) risk prediction tools for diverse ethnic groups, and thereby enable the personalized provision of prevention strategies and care. We anticipate that this systematic approach of linking routinely collected data from EHRs to study CVD can be conducted in other settings as EHRs are being implemented worldwide. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/17548.
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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 | 0,037 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,016 |
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 ».