Coronary artery calcium burden across the pooled cohort equation versus the American Heart Association PREVENT risk calculator
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Pooled Cohort Equation (PCE) and the Predicting Risk of cardiovascular disease EVENTs (PREVENT) calculator assess atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk. Coronary artery calcium (CAC) scoring enhances ASCVD risk stratification beyond traditional risk factors, but CAC burden across PCE versus PREVENT risk groups remains unclear. This study evaluates the distribution of CAC burden across PCE and PREVENT risk groups. Methods: A retrospective cohort study was conducted involving 7610 asymptomatic patients who underwent clinically indicated CAC scoring between 2010 and 2023. Ten-year ASCVD risk was calculated using PCE and PREVENT (low<5, borderline-intermediate 5-19, high≥20 %). CAC scores (0, 1-99, 100-299, ≥300) were compared across risk groups using Kendall Tau tests. Results: < 0.001). For borderline-intermediate risk, 71 % for PCE and 79 % for PREVENT had CAC>0, while for low risk, 45 % and 51 %. Within the borderline risk group (5-7.5 %), 20.7 % of PCE and 35 % of ASCVD PREVENT group had CAC>100. Conclusions: A significant number of patients had non-zero CAC in low-risk stratification groups for both PREVENT and PCE. CAC distribution was heterogeneous in the borderline-intermediate groups for both PREVENT and PCE. These results emphasize the significance of CAC in further stratifying risk beyond the PCE and PREVENT.
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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».