Development and Internal Validation of a Model Predicting Premature Cardiovascular Disease Among Women With Hypertensive Disorders of Pregnancy: A Population‐Based Study in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Hypertensive disorders of pregnancy (HDP) are associated with an increased risk of premature cardiovascular disease (CVD), but existing cardiovascular prediction models do not adequately capture risks in young women. We developed a model to predict the 10-year risk of premature CVD and mortality among women who have HDP. Methods and Results Using a population-based cohort of women with HDP who delivered between April 1989 and March 2017 in Quebec, Canada, we developed a 10-year CVD risk model using Cox proportional hazards regression. Women aged 18 to 45 years were followed from their first HDP-complicated delivery until March 2018. We assessed performance of the model based on discrimination, calibration, and risk stratification ability. Internal validity was assessed using the bootstrap method. The cohort included 95 537 women who contributed 1 401 084 person-years follow-up. In total, 4024 (4.2%) of women were hospitalized for CVD, of which 1585 events (1.6%) occurred within 10 years of follow-up. The final model had modest discriminatory performance (area under the receiver operating characteristic curve, 0.66; 95% CI, 0.65-0.67) and good calibration with slope of 0.95 and intercept of -0.19. There was moderate classification accuracy (likelihood ratio+: 5.90; 95% CI, 5.01-6.95) in the highest-risk group upon risk stratification. Conclusions Overall, our model had modest performance in predicting the 10-year risk of premature CVD for women with HDP. We recommend the addition of clinical variables, and external validation, before consideration for clinical use.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».