Prediction of cardiovascular risk: validation of a non-laboratory and a laboratory-based score in a Brazilian community-based cohort of the PURE study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Risk scores are essential tools for implementing cardiovascular disease (CVD) prevention. Validating risk scores considering regional diversities and disparities is critical for reducing the burden of CVD on global morbidity and mortality. We aimed to validate two cardiovascular risk scores (laboratory and non-laboratory-based) to predict major adverse cardiovascular events in the Brazilian cohort of the PURE study. Methods: We validated two risk scores derived from the INTERHEART study, the non-laboratory INTERHEART risk score (NL-IHRS) and the laboratory fasting cholesterol INTERHEART risk score (FC-IHRS) using data from 4623 (urban areas) and 1415 (rural areas) participants without CVD in the Brazilian cohort of the PURE study enrolled in 2004 and 2005 and followed up to September 2021. The endpoint was major cardiovascular events (MACE), defined as the composite of myocardial infarction, stroke, heart failure, or death from cardiovascular causes. We evaluated the model performance of IHRS through c-statistic and calibration methods. Findings: After a mean follow-up of 8.8 years (range, 0.28-15.1 years), there were 312 cardiovascular events, corresponding to an incidence rate of 0.58% per year (0.56% per year in urban versus 0.64% per year in rural areas). For the NL-IHRS, the c-statistic was 0.69 (95% confidence interval, CI, 0.66-0.72) in the overall cohort, 0.68 (95% CI, 0.64-0.72) in the urban cohort, and 0.72 (95% CI, 0.66-0.78) in the rural cohort. C-statistic values for the recalibrated FC-IHRS were 0.71 (95% CI, 0.67-0.74), 0.71 (95% CI, 0.67-0.75), and 0.70 (95% CI, 0.64-0.76) in the overall, urban, and rural cohorts, respectively. Interpretation: In this Brazilian community-based prospective cohort, both NL-IHRS and FC-IHRS-based models performed with reasonable discriminative accuracy on the risk estimation of long-term risk of major CVD. A non-laboratory-based CVD risk score may be instrumental in Brazilian communities with limited access to medical resources. Funding: Population Health Research Institute, Novartis Biociências S.A.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».