Prognostic Value of the American Heart Association PREVENT Cardiovascular Disease Risk Equations in Cancer Survivorship: A NHANES Population‐Based Study (2009–2018)
Notice bibliographique
Résumé
Background The PREVENT (Predicting Risk of CVD Events) equations offer a contemporary tool for estimating long‐term cardiovascular risk in the general population. This study evaluates the association of baseline cardiovascular risk, calculated by PREVENT equations, with all‐cause and cardiovascular mortality in cancer survivors. Methods Using 10 years of data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) (2009–2018), we analyzed a nationally representative cohort of US cancer survivors. Associations with outcomes were evaluated using Kaplan–Meier curves and multivariable Cox models. Results A total of 18 722 334 weighted records (2792 unweighted) were analyzed, recording 4 875 627 all‐cause deaths (26%) and 1 025 053 cardiovascular deaths (5.5%) over a median follow‐up of 9.8 years; 27.84% of cancer survivors were at high baseline cardiovascular risk with variability in baseline cardiovascular risk across different cancer sites. Colon and prostate cancer survivors had the highest prevalence of high cardiovascular risk (54% and 46%, respectively). When compared with low‐risk individuals, those at high cardiovascular risk had a nearly 16‐fold higher risk of all‐cause mortality (adjusted hazard ratio, 15.60 [95% CI, 8.45–28.82]; P <0.001) and a 13‐fold higher risk of cardiovascular mortality (adjusted hazard ratio, 12.71 [95% CI, 3.00–53.73]; P <0.001) up to a decade of follow‐up. Each 5% increase in baseline cardiovascular risk was associated with higher risks of all‐cause mortality (36%) and cardiovascular mortality (51%) (adjusted hazard ratio, 1.36 [95% CI, 1.30–1.42]; adjusted hazard ratio, 1.51 [95% CI, 1.33–1.72], P <0.001 for both). Conclusions This study highlights the usefulness of the PREVENT equations for predicting all‐cause and cardiovascular mortality in cancer survivors.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».