Credibility assessment of a mechanistic model of atherosclerosis to predict cardiovascular outcomes under lipid-lowering therapy
Notice bibliographique
Résumé
Demonstrating cardiovascular (CV) benefits with lipid-lowering therapy (LLT) requires long-term randomized clinical trials (RCTs) with thousands of patients. Innovative approaches such as in silico trials applying a disease computational model to virtual patients receiving multiple treatments offer a complementary approach to rapidly generate comparative effectiveness data. A mechanistic computational model of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) was built from knowledge, describing lipoprotein homeostasis, LLT effects, and the progression of atherosclerotic plaques leading to myocardial infarction, ischemic stroke, major acute limb event and CV death. The ASCVD model was successfully calibrated and validated, and reproduced LLT effects observed in selected RCTs (ORION-10 and FOURIER for calibration; ORION-11, ODYSSEY-OUTCOMES and FOURIER-OLE for validation) on lipoproteins and ASCVD event incidence at both population and subgroup levels. This enables the future use of the model to conduct the SIRIUS programme, which intends to predict CV event reduction with inclisiran, an siRNA targeting hepatic PCSK9 mRNA.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».