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Enregistrement W7128022003 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf784.3504

Age and risk scores for detecting coronary artery calcification in heterozygous familial hypercholesterolemia

2025· article· en· W7128022003 sur OpenAlexaboutno aff
O Decanini Cantarella Silva, T Vidal Reigas, Fernanda Del Castanhel, M U Figueiredo, C Salgueiro Alvo, V Zorzanelli Rocha Giraldez, A P Marte, M H Mizuta, R Dias Dos Santos Filho, J E Krieger, M Hiroshi Miname

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamilial hypercholesterolemiaFramingham Risk ScoreReceiver operating characteristicLogistic regressionCoronary artery diseaseRisk assessmentAtherosclerotic cardiovascular diseaseIntima-media thicknessOdds ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Familial hypercholesterolemia (FH) is a genetic disorder characterized by elevated low-density lipoprotein cholesterol (LDL-c) levels and an increased risk of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). However, after statin treatment, the cardiovascular risk in these individuals becomes heterogeneous and justifies further risk stratification. FH risk scores were developed to predict ASCVD risk specifically for this population. Coronary artery calcium score (CAC) is a marker of subclinical atherosclerosis burden and a robust predictor of ASCVD in FH, however, is not widely available. Purpose To evaluate the association and discrimination of FH risk scores with the presence of CAC to improve the selection of the FH individuals who should benefit the most from this imaging test. Methods We reviewed patients treated at a specialized lipid clinic with genetically confirmed FH in this retrospective cross-sectional study. Risk assessment was conducted using the Familial Hypercholesterolemia Risk Score (FH Risk Score), the Spanish Familial Hypercholesterolemia Cohort (SAFEHEART), and the Montreal score. A logistic regression model evaluated the association between variables and CAC > 0. Discrimination and optimal cutoff point analysis for detecting CAC > 0 were conducted using the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve and the Youden Index, respectively. A pairwise comparison of ROC curves was performed using the DeLong method. Results 802 patients with heterozygous FH were evaluated, and we excluded seven under 18 years and 376 patients who did not have CAC available. It was possible to calculate the Montreal score in 408, the FH risk score in 229, and the SAFEHEART score in 362 patients. Table 1 shows comparison of clinical and laboratory variables and risk scores for CAC zero versus CAC>0. Multivariate logistic regression analysis adjusted for age and hypertension showed that all three scores persisted associated with CAC>0 (p<0.05). All three scores showed AUC > 0.70 for discrimination of presence of CAC (Table 2); however, a pairwise comparison of ROC curves demonstrated that Montreal and FH risk scores have higher AUC than SAFEHEART. On the other hand, age alone presented the same discrimination value as the three FH risk scores for CAC presence. Conclusion Montreal, SAFEHEART, and FH risk scores are all associated with CAC in FH but do not offer additional discrimination compared to age alone. Age could be a suitable clinical parameter in clinical practice to indicate CAC presence in heterozygous FH.Table 1 Table 2

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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'admission1
Résumé présentoui

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