Carotid ultrasound phenotypes in vulnerable populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biomarkers of carotid atherosclerosis range from those that are widely available and relatively simple to measure such as serum cholesterol levels, and B-mode Ultrasound measurement of intima media thickness (IMT) to those that are more complex and technologically demanding but perhaps potentially more sensitive and specific to disease such as total plaque volume and total plaque area measured from 3-dimensional ultrasound images. In this study we measured and compared intima media thickness (IMT), total plaque volume (TPV) and total plaque area (TPA) in two separate populations, both vulnerable to carotid atherosclerosis. METHODS: In total, 88 subjects (mean age 72.8) with carotid stenosis of at least 60%, based on a peak Doppler flow, and 82 subjects (mean age 60.9) with diabetic nephropathy were assessed in a cross-sectional study. Conventional atherosclerotic risk factors were examined and the associations and correlations between these and carotid ultrasound phenotypes measured from B-mode and 3-dimensional ultrasound images were assessed. RESULTS: IMT and TPV were only modestly correlated in the two separate populations (r = .6, p < .01). ANOVA analyses indicated that both IMT and TPV were significantly associated with age (p < .001) and Framingham score (p < .05), but only TPV was associated with diabetes (p < .001) and presence of plaque ulcerations (p < .01) CONCLUSION: IMT and TPV were modestly correlated in a diabetic patient population and only TPV was associated with diabetes and the presence of plaque ulcerations in a diabetic population and carotid stenosis group. The 3-dimensional information provided by TPV can be critically important in unmasking association with risk factors not observed with less complex single-dimension assessments of carotid atherosclerosis such as those provided by IMT.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».