Relationship between serum N-terminal Pro Brain Natriuretic Peptide (NT-Pro BNP) level and the severity of coronary artery involvements.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid measuring of B-type natriuretic peptide (BNP) in the emergency departments effectively results in evaluating patients with acute cardiac attacks and has appeared to be a useful prognostic marker of cardiovascular risk. A current study came to address the association between plasma N-terminal pro BNP level and severity of coronary vessels' defects based on Gensini score in patients with stable angina pectoris candidate for coronary angiography. METHODS: The study population consisted of 92 consecutive patients with appearance of stable angina and candidate for coronary angiography. All participants underwent selective left and right coronary angiography. For BNP measurement and just before the catheterization of left coronary, 5cc blood samples were drawn from coronary. RESULTS: With respect to the role of N terminal pro BNP for predicting severity of CAD based on Gensini scoring, linear regression analysis confirmed that plasma BNP level was a strong predictor for CAD severity (p = 0.009) in the presence of study cofounders. A significant correlation was also observed between N terminal pro BNP and left ventricular ejection fraction, so that all patients with left ventricular dysfunction (EF < 40%) had plasma N terminal pro BNP level higher than 100 pg/ml. CONCLUSIONS: NT-pro BNP can be a good parameter for predicting the severity of coronary vessels' involvement besides other diagnostic tools. In all patients with left ventricular ejection fraction less than 40%, plasma NT-pro BNP level was higher than 100 pg/ml.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».