NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan Kardiyovasküler hastalık (CVD), kardiyometabolik ve nörobilişsel koşullar risk faktörlerini paylaşır ve sıklıkla birlikte gerçekleşir. Kurulan dört CVD risk tahmini modelinin (QRISK3, PCE, SCORE2, SCORE2-OP) bu koşulların 10 yıllık riskini ve CVD ile birlikte oluşlarını tahmin etmek için yeniden tasarlanıp tasarlanamayacağını değerlendirdik. Yöntemler Modeller, UK Biobank'ın (UKB) %20'si kullanılarak yeniden kalibre edildi ve geri kalan %80'inde değerlendirildi. Klinik Uygulama Araştırma Veri Bağlantısı (CPRD) Aurum'dan gelen verileri kullanarak, model ayrımcılığını (c-istatistik) ve kalibrasyonu (kesişme ve eğim) değerlendirerek dış doğrulama yaptık. Modellerdeki her bir bireysel tahmincinin etkisini belirlemek için permuted özellik önemini kullandık. Sonuçlar Modele bağlı olarak, olay CVD'si için c-istatistikleri UKB test setinde 0.71 ila 0.74 arasında değişmektedir (16,137 olay). Geleneksel olmayan CVD sonuçlarına karşı değerlendirildiğinde ayrımcılık CVD'ye eşit veya daha yüksekti: kalp yetmezliği için 0.74 ila 0.77 (3,471 olay), atriyal fibrilasyon için 0.72 ila 0.73 (9,213 olay), periferik arter hastalığı için 0.73 ila 0.75 (1,927 olay) ve abdominal aort anevrizması için 0,80 ila 0,82 (595 olay). Multimorbidite uç noktaları için model ayrımcılığı CVD ve T2DM (SCORE2-OP) kompozitleri için 0.74 ile CVD ve demans veya Parkinson hastalığı (QRISK3) kompozitleri için 0.83 arasında değişmektedir. Herhangi bir kardiyovasküler, kardiyometabolik veya nörokognitif sonuç ayrımcılığının başlangıcı düşünüldüğünde 0.71 ile 0.72 arasında değişmektedir. Yeniden tasarlanan modeller, CPRD'deki öngörülen riski UKB'ye kıyasla biraz hafife aldı: kalibrasyon kesişimindeki ortalama fark en fazla -0.63'tü. Yaş ve cinsiyetten sonra, sigara içme durumu ve sistolik kan basıncı, model tahminlerine en çok katkıda bulundu. Sonuç Yeniden tasarlanan CVD modelleri, CVD ile ilgili birçok durumun 10 yıllık riskini ve bunların çokmorbiditesini belirlemek için kullanılabilir. Bunlar, önleme ve taramaya yönelik risk temelli yaklaşımları desteklemek için kullanılabilir. Yeniden tasarlanan modeller şu adreste kullanıma sunulmuştur: https://repurposed-cvd-risk-models.shinyapps.io/cvd_cmd_dementia_app/
Özgün kaynak özetini okuyun
Background Cardiovascular disease (CVD), cardiometabolic and neurocognitive conditions share risk factors and frequently co-occur. We evaluated whether four established CVD risk prediction models (QRISK3, PCE, SCORE2, SCORE2-OP) can be repurposed to predict 10-year risk of these conditions and their co-occurrence with CVD. Methods The models were recalibrated using 20% of the UK Biobank (UKB) and evaluated in the remaining 80%. We performed external validation using data from Clinical Practice Research Datalink (CPRD) Aurum, assessing model discrimination (c-statistics) and calibration (intercept and slope). We used permuted feature importance to determine the influence of each individual predictor in the models. Results Depending on the model, the c-statistics for incident CVD ranged from 0.71 to 0.74 in the UKB test set (16,137 events). Discrimination was equal to or higher than CVD when evaluated against non-traditional CVD outcomes: 0.74 to 0.77 for heart failure (3,471 events), 0.72 to 0.73 for atrial fibrillation (9,213 events), 0.73 to 0.75 for peripheral arterial disease (1,927 events) and 0.80 to 0.82 for abdominal aortic aneurysm (595 events). For the multimorbidity endpoints, model discrimination ranged from 0.74 for the composite of CVD and T2DM (SCORE2-OP) to 0.83 for the composite of CVD and dementia or Parkinson’s disease (QRISK3). When considering the onset of any cardiovascular, cardiometabolic, or neurocognitive outcome discrimination ranged from 0.71 to 0.72. The repurposed models slightly underestimated the predicted risk in the CPRD compared to the UKB: average difference in calibration intercept was at most -0.63. After age and sex, smoking status and systolic blood pressure contributed most to model predictions. Conclusions Repurposed CVD models can be used to identify 10-year risk of many CVD-related conditions and their multimorbidity. These may be used to support risk-based approaches to prevention and screening. The repurposed models have been made available at: https://repurposed-cvd-risk-models.shinyapps.io/cvd_cmd_dementia_app/
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.