Pulse Wave Velocity for Assessment of Arterial Stiffness Among People With Spinal Cord Injury: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: The most significant complication and leading cause of death for people with spinal cord injury (SCI) is coronary artery disease (CAD). It has been confirmed that aortic pulse wave velocity (PWV) is an emerging CAD predictor among able-bodied individuals. No prior study has described PWV values among people with SCI. The objective of this study was to compare aortic (the common carotid to femoral artery) PWV, arm (the brachial to radial artery) PWV, and leg (the femoral to posterior tibial artery) PWV in people with SCI (SCI group) to able-bodied controls (non-SCI group). METHODS: Participants included 12 men with SCI and 9 non-SCI controls matched for age, sex, height, and weight. Participants with a history of CAD or current metabolic syndrome were excluded. Aortic, arm, and leg PWV was measured using the echo Doppler method. RESULTS: Aortic PWV (mean +/- SD) in the SCI group (1,274 +/- 369 cm/s) was significantly higher (P < 0.05) than in the non-SCI group (948 +/- 110 cm/s). There were no significant between-group differences in mean arm PWV (SCI: 1,152 +/- 193 cm/s, non-SCI: 1,237 +/- 193 cm/s) or mean leg PWV (SCI: 1,096 +/- 173 cm/s, non-SCI: 994 +/- 178 cm/s) values. CONCLUSIONS: Aortic PWV was higher among the SCI group compared with the non-SCI group. The higher mean aortic PWV values among the SCI group compared with the non-SCI group indicated a higher risk of CAD among people with SCI in the absence of metabolic syndrome.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».