Atherosclerotic renal artery stenosis is prevalent in cardiorenal patients but not associated with left ventricular function and myocardial fibrosis as assessed by cardiac magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atherosclerotic renal artery stenosis (ARAS) is common in cardiovascular diseases and associated with hypertension, renal dysfunction and/or heart failure. There is a paucity of data about the prevalence and the role of ARAS in the pathophysiology of combined chronic heart failure (CHF) and chronic kidney disease (CKD). We investigated the prevalence in patients with combined CHF/CKD and its association with renal function, cardiac dysfunction and the presence and extent of myocardial fibrosis. METHODS: The EPOCARES study (ClinTrialsNCT00356733) investigates the role of erythropoietin in anaemic patients with combined CHF/CKD. Eligible subjects underwent combined cardiac magnetic resonance imaging (cMRI), including late gadolinium enhancement, with magnetic resonance angiography of the renal arteries (MRA). RESULTS: MR study was performed in 37 patients (median age 74 years, eGFR 37.4 ± 15.6 ml/min, left ventricular ejection fraction (LVEF) 43.3 ± 11.2%), of which 21 (56.8%) had ARAS (defined as stenosis >50%). Of these 21 subjects, 8 (21.6%) had more severe ARAS >70% and 8 (21.6%) had a bilateral ARAS >50% (or previous bilateral PTA). There were no differences in age, NT-proBNP levels and medication profile between patients with ARAS versus those without. Renal function declined with the severity of ARAS (p = 0.03), although this was not significantly different between patients with ARAS versus those without. Diabetes mellitus was more prevalent in patients without ARAS (56.3%) against those with ARAS (23.8%) (p = 0.04). The presence and extent of late gadolinium enhancement, depicting myocardial fibrosis, did not differ (p = 0.80), nor did end diastolic volume (p = 0.60), left ventricular mass index (p = 0.11) or LVEF (p = 0.15). Neither was there a difference in the presence of an ischemic pattern of late enhancement in patients with ARAS versus those without. CONCLUSIONS: ARAS is prevalent in combined CHF/CKD and its severity is associated with a decline in renal function. However, its presence does not correlate with a worse LVEF, a higher left ventricular mass or with the presence and extent of myocardial fibrosis. Further research is required for the role of ARAS in the pathophysiology of combined chronic heart and renal failure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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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 ».