Assessment of cardiovascular risk tools as predictors of cardiovascular disease events in systemic lupus erythematosus
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SLE is an independent risk factor for cardiovascular disease (CVD). This study aimed to determine which among QRISK2, QRISK3, Framingham Risk Score (FRS), modified Framingham Risk Score (mFRS) and SLE Cardiovascular Risk Equation (SLECRE) best predicts CVD. METHODS: This is a single-centre analysis on 1887 patients with SLE followed prospectively according to a standard protocol. Tools' scores were evaluated against CVD development at/within 10 years for patients with CVD and without CVD. For patients with CVD, the index date for risk score calculation was chosen as close to 10 years prior to CVD event. For patients without CVD, risk scores were calculated as close to 10 years prior to the most recent clinic appointment. Proportions of low-risk (<10%), intermediate-risk (10%-20%) and high-risk (>20%) patients for developing CVD according to each tool were determined, allowing sensitivity, specificity, positive/negative predictive value and concordance (c) statistics analysis. RESULTS: Among 1887 patients, 232 CVD events occurred. QRISK2 and FRS, and QRISK3 and mFRS, performed similarly. SLECRE classified the highest number of patients as intermediate and high risk. Sensitivities and specificities were 19% and 93% for QRISK2, 22% and 93% for FRS, 46% and 83% for mFRS, 47% and 78% for QRISK3, and 61% and 64% for SLECRE. Tools were similar in negative predictive value, ranging from 89% (QRISK2) to 92% (SLECRE). FRS and mFRS had the greatest c-statistics (0.73), while QRISK3 and SLECRE had the lowest (0. 67). CONCLUSION: mFRS was superior to FRS and was not outperformed by the QRISK tools. SLECRE had the highest sensitivity but the lowest specificity. mFRS is an SLE-adjusted practical tool with a simple, intuitive scoring system reasonably appropriate for ambulatory settings, with more research needed to develop more accurate CVD risk prediction tools in this population.
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.
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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle