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Enregistrement W1918328440 · doi:10.1111/hdi.12091

Epicardial fat thickness is associated with impaired coronary flow reserve in hemodialysis patients

2013· article· en· W1918328440 sur OpenAlexvenueno aff
Aydın Atakan, Beyza Macunluoğlu, Yüksel Kaya, Elif Arı, Halit Demir, Ebru Aşıcıoğlu, Çiğdem Kaspar

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary flow reserveCardiologyInternal medicineHemodialysisEpicardial fatCoronary artery diseaseBody mass indexPopulationArteryAdipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease (CVD) is the main cause of mortality in hemodialysis (HD) patients. Epicardial fat tissue (EFT) is a new risk factor in CVD. The aim of this study was to evaluate the association between EFT and coronary artery flow reserve (CFR), which is an early indicator of endothelial dysfunction in coronary vessels of HD patients. We performed a cross-sectional study including 71 chronic HD patients and 65 age- and sex-matched healthy controls. Epicardial fat tissue was significantly higher in HD patients when compared to healthy controls (6.53 ± 1.01 mm vs. 5.79 ± 1.06 mm, respectively, P < 0.001). On transthoracic Doppler echocardiography, CFR values were significantly lower in HD patients when compared to healthy controls (1.73 ± 0.11 vs. 2.32 ± 0.28, P < 0.001). Correlation analysis showed CFR values to be inversely correlated with EFT (r = -0.287, P < 0.05). Multiple linear regression analysis was used to define independent determinants of EFT in HD patients. Artery flow reserve, age, body mass index and total cholesterol levels were independently correlated with EFT thickness. This study demonstrated that EFT was significantly higher among HD patients compared to healthy controls. In addition, this study was the first to demonstrate an inverse correlation between EFT and CFR in this patient population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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