All in the family: a referral strategy for screening relatives of individuals with premature coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to ‘A family-based strategy to identify and prevent premature cardiovascular disease: a feasibility pilot study’, by P. Charleux et al., https://doi.org/10.1093/eurjpc/zwaf076. A family history of premature cardiovascular disease (CVD) is a strong risk factor for cardiac events. For first-degree relatives of people with premature CV disease, this risk may involve more than just genetics; it may include similar environmental exposures, lifestyle factors, and social determinants of health. Early detection of CV risk factors and disease is important for timely intervention and prevention of adverse cardiac events in relatives of people with premature CV disease. While CV professional society guidelines recommend screening individuals with a family history of premature CV disease,1 there is little practical guidance on how to identify these individuals in a systematic manner. Clinicians require better guidance on upstream measures to identify and manage at-risk, first-degree relatives of patients with premature CVD. Identifying and referring first-degree relatives at the time of the proband’s index hospitalization is an approach that attempts to capitalize on the motivation of the proband and their relatives to take control of their CV health at a moment of crisis. Prior research has found that individuals hospitalized for an acute coronary event are highly motivated to refer their relatives for CV screening.2 Just as importantly, their relatives are highly willing to participate in screening programmes when directly contacted by the CV proband during and immediately after index hospitalization.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».