Weighted Cumulative Exposure Modelling to Assess the Association Between Reproductive Factors and Future Cardiovascular Disease in Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The occurrence of reproductive or pregnancy events, such as severe maternal morbidity (SMM), may reveal a predisposition to chronic disease and premature mortality. However, most studies have examined these exposures without considering their timing, severity, or recurrence. OBJECTIVES: We propose using a weighted cumulative exposure (WCE) modelling approach to flexibly describe the relationship between reproductive events and longer-term health outcomes in a longitudinal cohort of pregnant women. METHODS: Application of the WCE modelling approach is accomplished in three steps. First, relative weights are estimated from a multivariable Cox proportional hazards model corresponding to the association of each reproductive risk factor with a given health outcome. Then, a longitudinal dataset is constructed in which all reproductive predictors are recorded at regular intervals (every 3 months), beginning 42 days after each woman's first birth in the cohort and ending at an outcome or censoring event. A new multivariable Cox model applied to this longitudinal dataset, incorporating time-varying WCE-derived reproductive risk scores along with simple time-varying reproductive and non-reproductive predictors, is estimated. Finally, adjusted WCE-based hazard ratios (HR) associated with different reproductive event exposure histories are calculated. RESULTS: In the cohort of 1,992,972 births in Canada (excluding Quebec), 2008-2021, with mean (SD) follow-up time in the longitudinal dataset of 7.3 ± 3.8 years, we propose to use the WCE approach to predict outcomes such as premature cardiovascular disease (16,846 cardiovascular hospitalisations observed, or 1.19 per 1000 person-years). CONCLUSIONS: Use of flexible WCE modelling to quantify risks of pregnancy events such as SMM, adjusted for reproductive and non-reproductive CVD risk factors, will account for variation in timing and severity of these events and will capture their cumulative effects across a woman's reproductive trajectory. This approach can refine estimates of etiologic associations and inform novel clinical prediction models with the potential to predict postpartum long-term health outcomes for a given woman based on her unique reproductive history.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».