Development of a Cardiovascular Risk Prediction Model for Individuals with Psoriasis and Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Psoriasis and psoriatic arthritis (PsA), collectively known as psoriatic disease (PsD), are characterized by excess cardiovascular (CV) morbidity and mortality compared to the general population. The aim of this thesis is to identify novel biomarkers and disease-specific variables that predict CV risk beyond traditional CV risk factors in patients with PsD. Methods: Data from prospective cohorts of patients with psoriasis and PsA were analyzed. The association of serum metabolites and CV events was investigated. The association between cardiac troponin I (cTnI) and N-terminal pro-brain-type natriuretic peptide (NT-proBNP) and carotid atherosclerosis presence and progression was also tested. Variable selection was used to construct multiple CV risk prediction models – these included traditional CV risk factors, cardio-metabolic biomarkers and disease-specific variables. Metrics of risk prediction were used to determine whether the addition of biomarkers and disease-specific variables to each model improved their predictive performance beyond traditional CV risk factors and the Framingham Risk Score (FRS). Results: The analysis revealed several metabolites associated with CV risk. A model with 13 metabolites significantly improved prediction of CV events beyond a model with age and sex alone. A FRS-adjusted model with 11 metabolites did not improve CV risk discrimination. Investigation of cardiac biomarkers demonstrated that cTnI was independently associated with the burden of carotid atherosclerosis. Elevated cTnI and NT-proBNP were associated with a higher risk of developing CV events independent of traditional CV risk factors. Addition of cTnI or NT-proBNP did not improve the performance of the FRS for predicting CV events. Considering disease-specific variables, a CV risk prediction model for patients with PsD was constructed – this model included traditional CV risk factors and it had excellent performance in predicting CV events within a 5-year period. Disease-specific risk factors did not improve predictive performance beyond traditional CV risk factors alone. Conclusions: Serum metabolite and cardiac biomarkers are associated with the development of incident CV events in patients with PsD, but do not improve predictive performance compared to the FRS. Psoriatic disease related risk factors were not superior to traditional CV risk factors, which performed very well in predicting CV events in patients with PsD.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».