Development and Internal Validation of a Prognostic Model for 4-Year Risk of Metabolic Syndrome in Adults: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A prognostic prediction model for metabolic syndrome can help nurses or physicians evaluate the future individual absolute risk of MetS in order to develop personalized care strategies. We aimed to derive and internally validate a prognostic prediction model for 4-year risk of metabolic syndrome in adults. PATIENTS AND METHODS: This was a retrospective cohort study conducted in a tertiary care setting, and the dataset was obtained from the Healthcare Information and Management Systems of a tertiary hospital. The cohort included Chinese adults attending health examination from 1 January 2011 to 31 December 2014. A total of 6793 participants without metabolic syndrome were included in the cohort and were followed up for 4 years. Available candidate predictors in the dataset were weight, MCV, MCH, AST, ALT, BMI, NGC, TC, serum uric acid, gender, smoking, WBC, LC, Hb, HCT, and age. A logistic regression model was adopted to build the risk equation, and bootstrapping was used when considering internal validation. Calibration, discrimination, and the clinical utility were calculated for the model's performance. RESULTS: Of the 6793 participants, 1750 participants were diagnosed with metabolic syndrome within 4 years. The developed prediction model contained 5 predictors (body mass index, age, total cholesterol, alanine transaminase, and serum uric acid). After internal validation, the C-statistic was 0.783 (95% CI, 0.772-0.795). Additionally, the current model had good calibration. Calibration slope was 0.995 (95% CI, 0.934-1.058), and calibration intercept was -0.008 (95% CI, -0.088-0.073). The Brier score was 0.156. The decision-curve analysis indicated that the prediction model provided greater net benefit than the default strategies of providing treatment or not providing treatment for all patients. CONCLUSION: A prognostic risk prediction model for determining 4-year risk of metabolic syndrome onset in adults was developed and internally validated. This model was based on routine clinical measurements that quantified individual future risk of metabolic syndrome.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».