Abstract 10748: Development and Internal Validation of the Coronary Revascularization-Tool for Evidence-Based Individualized Share Decision-Making (CR-DECIDE) Major Adverse Cardiovascular Events Model
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Coronary revascularization guidelines emphasize shared decision-making (SDM) for chronic CAD management. Decision aids that provide individualized estimates of benefits & risks could improve the relevance & evidence base of SDM. This study sought to develop & internally validate a clinical prediction model for 3-year MACE (death/MI/stroke) in patients with chronic CAD for integration into a point-of-care decision aid. Methods: We used the prospective Cardiac Services British Columbia Registry to assemble a cohort of adults with stable angina & obstructive CAD who underwent first diagnostic coronary angiography between 2004-2015, excluding left main disease, LVEF <30%, prior MI/PCI/CABG, NYHA 3-4, & CCS class 4 angina for model derivation. Internal validation was performed with 200 bootstrap samples & missing data was handled by multiple imputation. We included 22 candidate variables with 1 interaction term, based on prior literature, in a Cox proportional-hazards model. We assessed model discrimination & calibration using Harrell’s c-index & the calibration slope, respectively. Results: We included 24,990 participants (2026 events). We kept 22 predictors in the final model; the interaction term was removed since it was not significant (p=0.46). Due to non-proportionality, pLAD stenosis & angiographer’s recommended treatment were used as stratification variables (6 strata). Optimism-corrected c-index was 0.69 & calibration slope was 0.97. Conclusions: The CR-DECIDE model had moderate ability to predict MACE in patients with chronic CAD, & warrants further validation in an external dataset & impact analysis as part of a point-of-care decision aid.
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 | 0,020 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».