Endothelial function assessment: flow-mediated dilation and constriction provide different and complementary information on the presence of coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: A number of risk factors for atherosclerosis have been identified, but it remains difficult, on an individual patient basis, to predict how these factors interact in determining the development of coronary artery disease (CAD). It also remains unclear whether the study of endothelial function provides information that is additive to that of traditional risk factors. METHODS AND RESULTS: Flow-mediated dilation (FMD) and low-flow-mediated constriction (L-FMC) were measured in 451 consecutive patients before coronary angiography. Low-flow-mediated constriction (P< 0.0001) and FMD (P=0.0005) progressively decreased with the number of diseased vessels, and L-FMC showed a significant linear correlation with the SYNTAX score (R=0.38; P< 0.0001). Logistic regression analysis confirmed the association between endothelial function parameters and CAD (P=0.001 for L-FMC, P=0.02 for FMD). Receiver operating characteristic analysis demonstrated that the addition of L-FMC alone and of the combination of FMD and L-FMC improved the predictive power of a model based on traditional risk factors for CAD (area under the curve of the risk factor model=0.716; risk factor model + FMD=0.734, P=0.1 compared with risk factor model; risk factor model + L-FMC=0.771, P=0.004; risk factor model + L-FMC + FMD=0.779, P=0.002). Reclassification statistics showed that the introduction of FMD to the model based on the traditional risk factors correctly reclassified an additional 5% of patients, and that the introduction of L-FMC net correctly reclassified 19% of the patients. There was no correlation between different parameters of endothelial function. CONCLUSION: Endothelial function assessment provides modest but statistically significant additional information in predicting the presence of CAD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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)
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 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 ».