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Enregistrement W4413451555 · doi:10.1016/j.cjca.2025.07.042

Canadian and French Risk Scores Are Valid in Identifying Cardiovascular Disease in Australian Patients With Familial Hypercholesterolemia

2025· article· en· W4413451555 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Seyed Saeed Tamehri Zadeh, Dick C. Chan, Jing Pang, Gerald F. Watts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEsperion TherapeuticsRegeneron PharmaceuticalsNovo NordiskSanofiUniversity of Western AustraliaAstraZenecaNational Health and Medical Research CouncilAmgen
Mots-clésMedicineFamilial hypercholesterolemiaAtherosclerotic cardiovascular diseaseDiseasePediatricsInternal medicineGerontologyCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Familial hypercholesterolemia (FH) is a co-dominantly inherited condition that leads to enhanced risk of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). The Montreal FH Score (MFHS), Combined FH Score (CFHS), and FH Risk Score (FHRS) are strongly associated with ASCVD events in patients with heterozygous FH (HeFH). In this study, the association between these risk scores and prevalent ASCVD was evaluated among Australian patients with HeFH. METHODS: We collected clinical data from 655 adult patients with genetically confirmed HeFH (87% with LDLR, 11% with APOB, and 2% with PCSK9 or APOE p.Leu167del variants). Logistic regression was used to assess the association between risk scores and prevalence of ASCVD. Receiver operating characteristic curve analysis was used to evaluate the discriminatory ability of the risk scores. RESULTS: We identified 153 patients with a history of ASCVD events. A 1-unit increase in the MFHS, CFHS, and FHRS was associated with 16%, 18%, and 14% increase in the odds of ASCVD, respectively. Patients with high (greater than the median) MFHS (≥ 25), CFHS (≥ 26), and FHRS (≥ 31) had 9.7-fold, 9.1-fold, and 13.4-fold greater odds of ASCVD compared with those with low scores. The area under the receiver operating characteristic curve for MFHS, CFHS, and FHRS were 0.808 (95% confidence interval [CI], 0.772-0.844), 0.821 (95% CI, 0.785-0.856), and 0.818 (95% CI, 0.782-0.854), respectively, indicating excellent discriminatory ability, with the area under the receiver operating characteristic curve for CFHS being significantly higher than for the MFHS (P = 0.014). CONCLUSIONS: The MFHS, CFHS, and FHRS were strongly associated with an increase in the prevalence of ASCVD, with excellent discriminatory ability in identifying ASCVD in Australian patients with HeFH.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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