{"id":"6229f4513e74","type":"article","url":"https://hartvaat.nl/2026/10/10/vragenlijstmodel-voorspelt-vroeg-ontwikkelde-hart-en-vaatziekten-zonder-labuitsl/","title":"Vragenlijstmodel voorspelt vroeg-ontwikkelde hart- en vaatziekten zonder labuitslagen","title_en":"Development and external validation of a non-laboratory model to predict early-onset cardiovascular disease risk: a multicohort machine learning study","category":"cholesterol","category_label":"Cholesterol","professions":["cardioloog","huisarts","internist"],"tags":[],"journal":"Atherosclerosis","doi":"10.1016/j.atherosclerosis.2026.121920","source_url":"https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.2026.121920","authors":["Shanjie Luan"],"significance":5,"published":"2026-10-19","source_date":"2026-10-10","image":"","kennis":["https://hartvaat.nl/kennis/lipiden/lpa-meten-wanneer-waarom/","https://hartvaat.nl/kennis/preventie/levenslang-cardiovasculair-risico/"],"congress":"","summary_en":"A multicohort machine learning study developed and externally validated a questionnaire-based model to predict early-onset cardiovascular disease (EOCVD) in adults under 65 without baseline cardiovascular disease. The model classifies incident EOCVD risk and time-to-event mortality using only clinical and lifestyle variables, eliminating the need for laboratory testing. This offers a practical, low-cost screening tool for primary care and cardiology to identify high-risk younger adults who might otherwise be missed by traditional risk calculators.","created":"2026-10-12T01:21:54Z","updated":"2026-10-12T01:21:54Z","licence":"Citeer vrij, met bronvermelding en een link naar hartvaat.nl (de url van het record). Samenvattingen zijn redactioneel werk van HartVaat; de oorspronkelijke publicaties blijven van hun uitgevers (doi). Geen medisch advies.","body_markdown":"Een multicohortstudie ontwikkelde en valideerde een vragenlijstgebaseerd machine learning-model voor het voorspellen van vroeg-ontwikkelde cardiovasculaire ziekte (EOCVD) bij volwassenen onder de 65 jaar zonder bekende hart- en vaatziekten. Het model onderscheidt patiënten met een hoog risico op incident EOCVD en overlijden, volledig gebaseerd op anamnese en levensstijlfactoren zonder labuitslagen. Voor de praktijk biedt dit een snelle, laagdrempelige tool voor risicostratificatie in de preventieve zorg, met name voor jongere volwassenen waarbij traditionele risicoscores vaak onderpresteren.","abstract_original":"This study aimed to develop and externally validate a questionnaire-based model for two related tasks in adults younger than 65 years: classification of incident early-onset cardiovascular disease (EOCVD) among participants without cardiovascular disease at baseline, and time-to-event prediction of all-cause mortality among participants with EOCVD at baseline."}