Cardiovascular biomarkers for risk stratification in primary prevention
Notice bibliographique
Résumé
The foundation of preventive cardiology relies on the assessment of cardiovascular (CV) risk using scores based on traditional risk factors. However, risk models based on these risk factors provide only moderate discrimination and some are poorly calibrated, highlighting a need for improved approaches to risk assessment. Cardiovascular biomarkers, including cardiac troponins, natriuretic peptides, and inflammatory markers, can be used to reclassify CV risk, especially in individuals at intermediate risk, providing opportunities for optimization of primary prevention strategies. This review provides an overview of the characteristics of a circulating biomarker that would promote its clinical use and on the existing evidence behind CV biomarkers for risk stratification. Hundreds of studies have described robust associations between CV biomarkers and incident CV events. However, the incremental value, when biomarkers were added to conventional risk factor models, has generally been modest in terms of improvement in model performance. The review also describes emerging proteomic techniques that enable high-throughput analysis of circulating proteins, presenting opportunities for improved CV risk prediction. Despite encouraging findings, challenges remain in integrating these biomarkers into clinical practice, and there is a need for evidence from clinical trials to demonstrate their cost-effective impact on reducing CV events. While biomarkers hold promise for enhancing CV prevention strategies, their routine application in clinical settings requires further innovation and investigation to establish clear treatment guidelines and optimize patient outcomes.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».