External validation of the systematic coronary risk evaluation 2 (SCORE2) and SCORE2-older persons in cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The 2022 European Society of Cardiology cardio-oncology guidelines recommend cardiovascular disease (CVD) risk stratification for cancer patients and suggest using SCORE2 and SCORE2-OP. However, these models have not been validated or specifically adapted for cancer populations. Our aim was to refine the SCORE2 and SCORE2-OP models to accurately predict 10-year fatal and non-fatal CVD risk in cancer patients. METHODS AND RESULTS: We included 1622 patients from the HUNT3 study (2006-08) who were diagnosed with cancer within 4 years after their enrolment and followed until 2023 linked to national registries. The primary outcome was a composite of myocardial infarction (MI), stroke, or CVD mortality. Model performance was assessed using Harrel's C-statistic and calibration curves. Both models were recalibrated by applying a multiplicative adjustment factor based on expected-observed (E/O) ratios. The most prevalent cancers were gastrointestinal (23%), prostate (17%), and breast (14%). Mean age was 65.2 years, 52% were female. During a median follow-up of 8.8 years [inter-quartile range 1.9-12.6], 252 CVD events (39% MI, 36% stroke, 25% CVD deaths) and 708 non-CVD deaths occurred. SCORE2 initially underestimated CVD risk (E/O ratio for men and women: 0.91 and 0.63, respectively) but showed adequate agreement after recalibration. C-statistics for SCORE2 was 0.693 [95% confidence interval (CI) 0.643-0.743], and 0.730 (95% CI 0.676-0.784) after excluding those not surviving the first 2 years. For SCORE2-OP, the C-statistics were 0.586 (95% CI 0.529-0.643) and 0.648 (95% CI 0.577-0.720). CONCLUSION: SCORE2 underestimated CVD risk in cancer patients. After recalibration, the model may serve as a valuable tool for risk stratification in cancer patients.
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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 | 0,059 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».