Incorporating behavioural and psychological factors into cardiovascular disease risk prediction models: protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This systematic review aims to: (1) evaluate how behavioural and psychological factors have been incorporated into cardiovascular disease (CVD) risk prediction models; (2) assess their impact on model performance metrics such as area under the curve (AUC) and net reclassification index (NRI); and (3) identify which specific variables are most consistently associated with predictive improvements. This protocol is reported in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses protocols (PRISMA-P) 2015, and the systematic review will follow the Cochrane Handbook and report findings based on PRISMA 2020. DESIGN: A systematic review protocol developed in accordance with the (PRISMA-P) 2015 guidelines. DATA SOURCES: Systematic searches will be carried out in PubMed, Scopus, Web of Science and Google Scholar, limited to studies published from 2019 to 2024. ELIGIBILITY CRITERIA: Peer-reviewed original studies involving adult populations (≥18 years) at risk of CVD, incorporating at least one behavioural or psychological variable into a CVD risk prediction model. Studies must report model performance metrics such as AUC or NRI. Studies focusing solely on biochemical or demographic factors, paediatric populations, or non-CVD outcomes will be excluded. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers will screen eligible studies, extract data and assess study quality using the Newcastle-Ottawa Scale and Quality in Prognostic Studies tool. A narrative synthesis will be performed, with meta-analysis conducted if feasible. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required for this study. Findings will be disseminated through peer-reviewed publication and conference presentations. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD420251014218.
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 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 | 0,080 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,013 |
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 ».