POSTER SESSION 1: Thursday, 1 May 2008, 9:00–12:30 Location: Poster Area
Notice bibliographique
Résumé
The global risk assessment became an important tool in the prevention strategy of cardiovascular diseases (CVD). According to the recent guidelines, a correction of the risk equations in relation to countryspecific mortality or risk profile is recommended. Bulgaria is a country among those with highest CVD mortality and morbidity. Purpose: To correct the SCORE formula for high risk populations in Europe for the Bulgarian female population and to apply it to a sample of healthy Bulgarian women. Methods: The 2001 gender-specific cardiovascular mortality in Bulgaria was used as baseline hazard in the original SCORE formula for high risk populations. The country specific mortality data in five-year age periods was logarithmically transformed and then linear regression was applied on thus transformed data. The original variables coefficients in SCORE were used. A graphical version was created. The modified formula was applied to a sample of 393 women from two large cities of Bulgaria without evidence of CVD. The correlation coefficient estimation, as well as Cohen's kappa analysis was used to compare the original and modified SCORE tables and ROC curve was created. Results: The mean age of the sample used for the validation was 57.87.3 years, range 40--69. The modified SCORE table showed that the Bulgarian women reach the higher risk levels approximately 2.5 years earlier than their European counterparts and the level of their global CV risk is generally higher. The median global CV risk of the sample rises from 2.0% to 2.95% after adjustment. The modified and the original formula correlate excellently with Spearman's r=0.969, p<0.0001 and AUC=0.88, 95% CI=0.85--0.94 (?<0.0001). Only in 2.3% of the participants the two ways of calculating the CV risk totally disagree. Conclusion: The Bulgarian women have higher levels of global risk for CVD and reach them approximately 2.5 years earlier in their life than the women in other European high-risk countries. Although there is a good agreement between the corrected and the original equation, there is an obvious need for modification of the SCORE model for the Bulgarian 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.
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».