Assessment of Sex Differences in Plaque Morphology by Coronary Computed Tomography Angiography—Are Men and Women the Same?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this study was to assess whether sex differences exist in plaque burden and plaque subtype as assessed by coronary computed tomography angiography (CCTA). METHODS: The study cohort included 937 consecutive patients who underwent CCTA between 2008 and 2010. Stenosis was quantified using the Society of Cardiovascular Computed Tomography stenosis grading scale and a total stenosis score (TSS) was generated. Plaque morphology (PM) was reported as predominantly calcified (CP), noncalcified (NCP), or mixed (MP) plaque, and CP, NCP, and MP percentages were calculated. RESULTS: On multivariate analysis, men were significantly more likely to have plaque (65.9% of men vs. 44.6% of women, p<0.001), at least one segment with ≥50% stenosis (22.7% of men vs. 10.3% of women, p<0.001) and higher TSS (mean score=2.81 for men vs. 1.58 for women, p<0.001). Sex was the strongest predictor in all models (odds ratio [OR]=2.55, 95% confidence interval [CI] 1.78-3.67, p<0.001 for any plaque; OR=2.48, 95% CI 1.48-4.16, p<0.01 for segments with ≥50% stenosis; β=1.46, 95% CI 0.69-2.22, p<0.001 for TSS). Among patients with coronary plaque present, no significant sex differences in PM were found. CONCLUSIONS: Sex was the strongest risk factor for the presence and extent of plaque. Significant sex differences in PM did not exist.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».