Disparities in the non-laboratory INTERHEART risk score and its components in selected countries of Europe and sub-Saharan Africa: analysis from the SPICES multi-country project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Accurate prediction of a person’s risk of cardiovascular disease (CVD) is vital to initiate appropriate intervention. The non-laboratory INTERHEART risk score (NL-IHRS) is among the tools to estimate future risk of CVD. However, measurement disparities of the tool across contexts are not well documented. Thus, we investigated variation in NL-IHRS and components in selected sub-Saharan African and European countries. Methods and results We used data from a multi-country study involving 9309 participants, i.e. 4941 in Europe, 3371 in South Africa, and 997 in Uganda. Disparities in total NL-IHRS score, specific subcomponents, subcategories, and their contribution to the total score were investigated. The variation in the adjusted total and component scores was compared across contexts using analysis of variance. The adjusted mean NL-IHRS was higher in South Africa (10.2) and Europe (10.0) compared to Uganda (8.2), and the difference was statistically significant (P < 0.001). The prevalence and per cent contribution of diabetes mellitus and high blood pressure were lowest in Uganda. Score contribution of non-modifiable factors was lower in Uganda and South Africa, entailing 11.5% and 8.0% of the total score, respectively. Contribution of behavioural factors to the total score was highest in both sub-Saharan African countries. In particular, adjusted scores related to unhealthy dietary patterns were highest in South Africa (3.21) compared to Uganda (1.66) and Europe (1.09). Whereas, contribution of metabolic factors was highest in Europe (30.6%) compared with Uganda (20.8%) and South Africa (22.6%). Conclusion The total risk score, subcomponents, categories, and their contribution to total score greatly vary across contexts, which could be due to disparities in risk burden and/or self-reporting bias in resource-limited settings. Therefore, primary preventive initiatives should identify risk factor burden across contexts and intervention activities need to be customized accordingly. Furthermore, contextualizing the risk assessment tool and evaluating its usefulness in different settings are recommended.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».