Assessment of vascular function: flow-mediated constriction complements the information of flow-mediated dilatation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether vascular function assessed by low-flow-mediated constriction (L-FMC), a novel non-invasive method, complements the information obtained with "traditional" flow-mediated dilatation (FMD). DESIGN AND PATIENTS: In protocol 1, 12 healthy young volunteers underwent FMD and L-FMC measurements at rest and immediately after isometric exercise of the same hand. In protocol 2, 24 patients with coronary artery disease, 24 with congestive heart failure, 24 hypertensive patients and 64 healthy volunteers were enrolled to undergo L-FMC and FMD measurements. RESULTS: In protocol 1, exercise was associated with mean (SD) increases in radial artery blood flow, diameter and L-FMC (from -5.1 (1.5)% to -7.8 (3.4)%, p<0.05), while FMD was significantly blunted (from 6.0 (2.4)% to 3.0 (3.2)%, p<0.05). In protocol 2, both FMD and L-FMC were blunted in the patient groups. Receiver operating curve analysis showed that, as compared with FMD alone, the combination of L-FMC and FMD significantly improved the sensitivity and specificity in detecting patients diagnosed with cardiovascular disease (p<0.05). CONCLUSION: In the first protocol, FMD and L-FMC were shown to be reciprocally regulated. A blunted FMD may, in certain cases, be an expression of increased resting vascular activation and not only of impaired endothelial function. In the second protocol, a statistical approach showed that implementation of L-FMC provides a better characterisation than FMD of vascular function in cardiovascular disease. Vascular (endothelial) function is a complex phenomenon which requires a multifaceted approach; it is suggested that a combination of L-FMC and FMD will provide additive and complementary information to "traditional" FMD measurements.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».