P4.02 Assessing ventricular–vascular interactions non-invasively in healthy adolescents☆
Notice bibliographique
Résumé
Background: Characterization of normal ventricular–vascular interactions by non-invasive assessment in healthy adolescents may provide new mechanistic insights into altered physiological states in congenital and acquired heart disease in this age group. Methods: Ventricular and vascular measures were non-invasively determined in 113 healthy adolescents (57 females, aged 10–18 years) on the same occasion. Ventricular assessment included standard echocardiographic M-mode and 2D volumetric techniques, and pulse and tissue Doppler imaging. Vascular assessment included carotid and brachial artery ultrasound, applanation tonometry and echo-Doppler of the aorta. Arterial (Ea) and left ventricular (LV) end-systolic (Ees) elastance were estimated noninvasively and their ratio used to assess ventricular-arterial coupling. Sample characteristics were assessed against a standard normal distribution. Relationships were tested using Pearson’s correlations. Statistical significance was considered at p<0.01. Results: All measures were normally distributed. Carotid intima-media thickness (CIMT) had significant positive correlations (see Table) with LV mass-indexed to BSA, LV mean velocity of circumferential fibre shortening corrected (VCFc), mitral valve (MV) pulse/tissue Doppler velocity ratio (E/E′) and Ea/Ees ratio, but a negative correlation with Ees. Central pulse wave velocity (PWV) around the aortic arch by echo-Doppler assessment had significant positive correlations with LV ejection fraction (EF) and myocardial performance index (MPI). Aortic PWV from carotid to femoral artery by applanation tonometry and flow-mediated dilatation (FMD) showed no significant correlations. Conclusions: Ventricular-vascular interactions were found with proximal rather than distal aortic and arterial structure and function. These non-invasively determined ventricular-vascular interactions may be of benefit in monitoring progression and therapeutic response in adolescent disease populations. Variable CIMT FMD Aortic PWV Central PWV Mean±SD 0.431±0.046 mm 7.4±3.1% 5.0±0.9 m/s 4.5±1.1 m/s LV EF r=+0.06, p=0.54 r=+0.07, p=0.53 r=−0.01, p=0.99 r=+0.26, p<0.01 61±6% LV VCFc r=+0.28, p<0.005 r=−0.06, p=0.57 r=+0.01, p=0.91 r=+0.19, p=0.05 1.13±0.17 circ/s LV mass-indexed r=+0.25, p<0.01 r=−0.08, p=0.42 r=−0.08, p=0.43 r=+0.09, p=0.37 65±12 g/m2 LV MPI r=+0.17, p=0.08 r=+0.05, p=0.63 r=+0.03, p=0.73 r=+0.30, p<0.01 0.3±0.09 MV E/E′ r=+0.25, p<0.01 r=−0.08, p=0.44 r=+0.06, p=0.56 r=+0.15, p=0.12 5.2±0.9 Ea r=−0.17, p=0.08 r=+0.06, p=0.55 r=−0.13, p=0.18 r=+0.15, p=0.11 1.63±0.44 mmHg/ml Ees r=−0.27, p<0.01 r=+0.08, p=0.40 r=−0.11, p=0.26 r=+0.07, p=0.46 3.13±1.01 mmHg/ml Ea/Ees r=+0.28, p<0.01 r=−0.14, p=0.17 r=+0.03, p=0.74 r=+0.09, p=0.36 0.54±0.12
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».