An independent external validation of the QRISK3 cardiovascular risk prediction model applied to UK Biobank participants
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The QRISK3 cardiovascular disease (CVD) risk prediction model was derived using primary care data; however, it is frequently used outside of clinical settings. The use of QRISK3 in epidemiological studies without external validation may lead to inaccurate results, however it has been used multiple times on data from UK Biobank. We aimed to externally evaluate the performance of QRISK3 for predicting 10-year risk of cardiovascular events in the UK Biobank cohort. Methods We used data from the UK Biobank, a large-scale prospective cohort study of 403,370 participants aged 40-69 years recruited between 2006 and 2010 in the United Kingdom (UK). We included participants with no previous history of CVD or statin treatment and the outcome was the first occurrence of coronary heart disease, ischaemic stroke or transient ischaemic attack, derived from linked hospital episode statistics (HES) and death registration data (DRD). Results Our study population included 233,233 females and 170,137 males, with 9295 and 13,028 incident cardiovascular events, respectively. The overall median follow-up time after recruitment was 11.7 years. The discrimination measure of QRISK3 in the overall population was reasonable (Harrell’s C-Index 0.722 in females and 0.697 in males), this was poorer in older participants (<0.62 in all participants aged 65 or older). QRISK3 had systematic over-prediction of CVD risk in UK Biobank, particularly in older participants, by as much as 20%. Conclusions QRISK3 had reasonable overall discrimination for the whole study population, which was best in younger participants. The observed CVD risk in UK Biobank participants was lower than that predicted by QRISK3, particularly for older participants. The UK Biobank cohort is known to be healthier than the general population and therefore it is necessary to recalibrate QRISK3 before using it to predict absolute CVD risk in the UK Biobank cohort.
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 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 | 0,064 | 0,121 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».