Inflammatory Markers and Intimal Media Thickness in Diabetics with Negative Myocardial Perfusion Scan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We compared the type and duration of diabetes mellitus (DM), patient demography, high sensitivity C-reactive protein (hsCRP), Homocysteine and other variables with IMT, to determine if these markers were correlated in diabetes (in whom technetium myocardial perfusion scan were negative) and would it be appropriate biomarkers for arthrosclerosis detection in this group of diabetics. METHODS: Forty patients with DM, without CHD history, were screened with stress sintigraphy imaging using 2 days stress/rest Technetium 99 tetrafosmin protocol, employing the standard Bruce protocol. Echocardiography study requested for each patient, two blood samples for hsCRP, were requested for each candidate three weeks apart, Lipid profiles, plasma homocysteine, and hemoglobin A1C were also requested. Finally Intima-media thickness were measured for all patients. RESULTS: There were no relationships between hsCRP level and DM duration or with the type of DM; also there were no relation between DM duration and homocysteine or between DM type and Homocysteine. Intimal media thickness was increased proportionally with the serum level of Homocysteine. CONCLUSIONS: This study did not show any role for the inflammatory markers in predicating the presence of coronary artery disease in participants with DM, without medium size artery disease, which may support that DM is not the only player in initiating atherosclerosis. KEYWORDS: Diabetes mellitus; Inflammatory markers; C-reactive protein; Myocardial ischemia; Homocysteine; Intima-media thickness.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».