Measurement of Arterial Stiffness in Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes has profound effects on the vasculature, and the major complications of diabetes, accounting for increases in both morbidity and mortality, are diseases of the vasculature. In recent years, a number of techniques have been developed that provide direct in vivo assessments of vascular health in humans. These techniques include measurements of atherosclerotic burden, such as calculations of coronary calcium scores using computed tomography and high-resolution ultrasound measurements of the intima-media thickness of the carotid arteries. Tests of the dynamic properties of the vasculature have most prominently assessed endothelium-dependent vasodilation, using brachial artery ultrasound or more invasive measures such as thermodilution, dye dilution, or plethysmography. Another set of tools has been developed to assess the dynamic physical properties of the vascular tree. Although generally categorized as measures of “stiffness,” these techniques can in fact provide information on a number of specific physical properties, including distensibility, elasticity, and resistance to deformation. These parameters are different aspects of the interrelated features of vessel wall thickness, change in wall thickness, and vessel diameter in response to force and the rates of these changes as well as the rate of return to the nondeformed state. Abnormalities in these parameters can be demonstrated in tissues from diabetic subjects (1–3), and they can also be demonstrated in vivo. The most rigorous measurements of these features necessarily include a measurement of the distending force (i.e., blood pressure), ideally at the site of measurement. This can be achieved in the research setting with invasive techniques that place pressure …
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».