Carotid Plaque Area
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Carotid plaque area measured by ultrasound (cross-sectional area of longitudinal views of all plaques seen) was studied as a way of identifying patients at increased risk of stroke, myocardial infarction, and vascular death. METHODS: Patients from an atherosclerosis prevention clinic were followed up annually for up to 5 years (mean, 2.5+/-1.3 years) with baseline and follow-up measurements recorded. Plaque area progression (or regression) was defined as an increase (or decrease) of >/=0.05 cm(2) from baseline. RESULTS: Carotid plaque areas from 1686 patients were categorized into 4 quartile ranges: 0.00 to 0.11 cm(2) (n=422), 0.12 to 0.45 cm(2) (n=424), 0.46 to 1.18 cm(2) (n=421), and 1.19 to 6.73 cm(2) (n=419). The combined 5-year risk of stroke, myocardial infarction, and vascular death increased by quartile of plaque area: 5.6%, 10.7%, 13.9%, and 19.5%, respectively (P<0.001) after adjustment for all baseline patient characteristics. A total of 1085 patients had >/=1 annual carotid plaque area measurements: 685 (63.1%) had carotid plaque progression, 306 (28.2%) had plaque regression, and 176 (16.2%) had no change in carotid plaque area over the period of follow-up. The 5-year adjusted risk of combined outcome was 9.4%, 7.6%, and 15.7% for patients with carotid plaque area regression, no change, and progression, respectively (P=0.003). CONCLUSIONS: Carotid plaque area and progression of plaque identified high-risk patients. Plaque measurement may be useful for targeting preventive therapy and evaluating new treatments and response to therapy and may improve cost-effectiveness of secondary preventive treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».