中风Riskometer (TM)应用:验证数据收集工具和中风的风险预测
- PMID:25491651
- PMCID:PMC4335600
- DOI:10.188金宝慱官网下载1111 / ijs.12411
中风Riskometer (TM)应用:验证数据收集工具和中风的风险预测
文摘
背景:最大的潜在降低中风的负担是首次卒中的一级预防,构成三个季度的中风。除了全民预防策略(“质量”的方式),“高风险”的方法旨在确定个人在中风的风险和修改他们的风险因素,并相应风险。现有的评估和修改中风危险的方法很难获得和实施一般人群,在多数未来中风出现。帮助降低中风的负担个人和人口的一个新的应用,中风Riskometer (TM)。我们的目标是探索应用的有效性预测中风的风险相比,当前的最佳方法。
方法:752中风的结果来自9501人的样本在三个国家(新西兰、俄罗斯和荷兰)是利用调查小说中风风险预测工具的性能算法(中风Riskometer (TM))与两个建立中风风险评分预测算法(Framingham中风风险评分(FSRS)和QStroke)。我们计算接受者操作特征(ROC)曲线和ROC曲线下的面积(AUROC)和95%的置信区间,Harrels C-statistic和D-statistics测量的歧视,R(2)统计数据表明变异性水平占每个预测算法,为校准Hosmer-Lemeshow统计,每个算法的敏感性和特异性。
结果:中风Riskometer (TM)表现良好对雄性FSRS五年AUROC (FSRS = 75.0% (95% CI 72.3% - -77.6%),中风Riskometer (TM) = 74.0(95%可信区间71.3% - -76.7%)和女性(FSRS = 70.3%(95%可信区间67.9% - -72.8%,中风Riskometer (TM) = 71.5% (95% CI 69.0% -73.9%)],并比QStroke(男性- 59.7% (95% CI 57.3% - -62.0%)和与女性= 71.1% (95% CI 69.0% -73.1%)]。所有算法很低的区别的能力(C-statistic从0.51 - -0.56,D-statistic从0.01 - -0.12)。Hosmer-Lemeshow说明所有的预测风险分数不校准与观察到的事件数据(P < 0.006)。
结论:中风Riskometer (TM)是性能类似中风的预测市场和QStroke。这三种算法在预测中风事件表现同样不佳。中风Riskometer (TM)将不断开发和验证解决需要改进目前的中风风险评分系统更准确地预测中风,特别是通过识别健壮的民族/种族集团和国家特定的风险因素。
关键词:中风RiskometerTM应用;预防;中风的预测;验证。
©2014作者。国际期刊发表的中风约翰威利& Sons有限公司代表世界卒中组织。
数据
评论
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最后应对Hippisley-Cox et al。Int J中风。2015年10月,10 (7):E82-5。doi: 10.188金宝慱官网下载1111 / ijs.12606_1。 Int J中风。2015。 PMID:26404887 没有可用的抽象。
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关注“验证数据收集工具和中风的风险预测”。Int J中风。2015年10月,10 (7):E82。doi: 10.188金宝慱官网下载1111 / ijs.12606。 Int J中风。2015。 PMID:26404888 没有可用的抽象。
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