Carotid Artery Plaque Morphology and Composition in Relation to Incident Cardiovascular Events: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine if carotid plaque morphology and composition with magnetic resonance (MR) imaging can be used to identify asymptomatic subjects at risk for cardiovascular events. MATERIALS AND METHODS: Institutional review boards at each site approved the study, and all sites were Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) compliant. A total of 946 participants in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA) were evaluated with MR imaging and ultrasonography (US). MR imaging was used to define carotid plaque composition and remodeling index (wall area divided by the sum of wall area and lumen area), while US was used to assess carotid wall thickness. Incident cardiovascular events, including myocardial infarction, resuscitated cardiac arrest, angina, stroke, and death, were ascertained for an average of 5.5 years. Multivariable Cox proportional hazards models, C statistics, and net reclassification improvement (NRI) for event prediction were determined. RESULTS: Cardiovascular events occurred in 59 (6%) of participants. Carotid IMT as well as MR imaging remodeling index, lipid core, and calcium in the internal carotid artery were significant predictors of events in univariate analysis (P < .001 for all). For traditional risk factors, the C statistic for event prediction was 0.696. For MR imaging remodeling index and lipid core, the C statistic was 0.734 and the NRI was 7.4% and 15.8% for participants with and those without cardiovascular events, respectively (P = .02). The NRI for US IMT in addition to traditional risk factors was not significant. CONCLUSION: The identification of vulnerable plaque characteristics with MR imaging aids in cardiovascular disease prediction and improves the reclassification of baseline cardiovascular risk.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».