Age-Specific Approach to Arterial Stiffness Prediction in Apparently Healthy Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: The high prevalence of traditional cardiovascular risk factors among the patients without cardiovascular disease (CVD) allows us to predict an increase in cardiovascular morbidity rate in the future. Arterial stiffness is one of the most important predictors and pathogenetic mechanisms of CVD development. The aim of our study was to evaluate the predictive differences of age-related and age-independent (universal) cardio-ankle vascular index (CAVI) reference values for detecting increased arterial stiffness in individuals without CVD. Methods: The study included 600 patients (43% men and 57% women, mean age 36.0 ± 18.3 years). All the patients underwent anthropometric measurements with obesity markers evaluation, assessment of arterial stiffness by sphygmomanometry. To create predictive models, we used universal and age-related CAVI thresholds: ≥ 9.0 (CAVI≥ 9) and CAVIAge according to the “Consensus of Russian experts on the evaluation of arterial stiffness in clinical practice". Results: In the < 50 years group, both the CAVIAge and CAVI≥ 9 models were significant (CAVIAge: b = 4.8, standard error b (st.err.b) = 0.27, P < 0.001; CAVI≥ 9: b = 3.2, st.err.b = 1.6, P < 0.001). The CAVIAge model demonstrated high sensitivity and specificity (> 70%) compared to the CAVI≥ 9 model (sensitivity 62%, specificity 58%). In the receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, the CAVIAge model had a significantly higher area under the ROC curve (AUC) = 0.802 than the CAVI≥ 9 model: AUC = 0.674. In the ≥ 50 years group, both models were significant: CAVIAge (b = 2.6, st.err.b = 1.13, P < 0.001) and CAVI≥ 9 (b = 5.3, st.err.b = 0.94, P < 0.001). Both models demonstrated high sensitivity and specificity (> 70%). When ROC curves were analyzed for the CAVIAge model, the AUC value of 0.675 was significantly lower when compared to the CAVI≥ 9 model (AUC = 0.787, P = 0.031). Conclusions: In the < 50 years group, the model based on age-specific CAVI thresholds has the higher predictive value, sensitivity, and specificity for identifying individuals with increased arterial stiffness. In contrast, in the ≥ 50 years group, a predictive model using a universal threshold value of CAVI≥ 9 has advantages.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».