6.1 UNSUPERVISED NON-INVASIVE MEASUREMENT OF AORTIC PULSE TRANSIT TIME BY MEANS OF ELECTRICAL IMPEDANCE TOMOGRAPHY
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To examine the relationship between haemostatic factors, pulse wave velocity (PWV), blood pressure (BP) and mortality in British Europeans, African-Caribbeans (AfC) and Gujarati Indians.Design and Methods: Prospective cohort study of 331 subjects (40-79 years), followed-up over 21 years for mortality.PWV, Apolipoprotein-A1 (Apo-A1), apolipoprotein-B (Apo-B), factor VIIc (FVIIc), fibrinogen and vWF were measured at baseline in 118 Europeans, 100 AfC and 113 Gujaratis.Results: 113 (34%) subjects died during a mean of 16.8 years follow-up with 57 cardiovascular deaths.Women had significantly higher, and AfC males the lowest FVIIc and Apo-A1 levels.HDL levels were lowest (F Z 3.13; PZ0.04) in Gujarati Indians.Baseline age-sex and ethnicity adjusted FVIIc levels were higher in those who died (133.9 vs. 117.6%;PZ0.03), with similar levels of the other haemostatic factors by mortality status.In similarly adjusted partial correlations, Apo-A1 was inversely related to PWV (r Z -0.23, PZ0.04).No independent associations were found between fibrinogen, FVIIc, Apo-B, ApoB/Apo-A1 ratio, vWF and PWV.In Kaplan-Meier curves (Figure 1), those above, compared with those below the median of Apo-A1 levels, had reduced mortality.In Cox regressions, SBP (per 5mmHg) was associated with a 9%, PWV a 20% (per m/s), and FVIIc a 6% (per 10-unit; HR 1.06 (1.01, 1.10, PZ0.016) increased risk of mortality.Conclusions: The relationship between haemostatic variables with cardiovascular disease is well known, however few studies report their association with arterial stiffness.The results here are consistent with the independent effect of haemostatic variables influencing arterial stiffness and mortality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».