Assessment of management of cardiovascular risk factors in patients with thoracic aortic disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular risk profiles and adiposity assessment data in patients with thoracic aortic disease (TAD) are sparse. HYPOTHESIS: Despite the fact that TAD patients are considered as a high-risk population, they will not be managed as aggressively as they should in terms of their cardiovascular risk profile. MATERIALS AND METHODS: Anthropometric, blood pressure (BP) data, and blood samples were collected prospectively from patients followed at our TAD dedicated clinic. The same measures have been taken in a control group initiating a cardiac rehabilitation program. RESULTS: In all, 286 patients with TAD and 116 controls were recruited. BMI was higher among the controls than the patients with TAD (30.0±6.1 vs. 27.2±4.9 kg/m(2), respectively; P<0.001). We found no statistical difference between the groups for waist circumference (TAD: 93.1±15.2 and 103.6±14.5 cm, control: 95.0±13.4 and 106.3±14.8 cm, respectively, for women and men; P=0.06). In terms of lipid profile, low-density lipoprotein cholesterol was 2.44±0.88 in patients with TAD and 2.09±0.82 mmol/l in the controls (P<0.001). A higher percentage of patients with TAD had low-density lipoprotein cholesterol values that were beyond the target (63.3% in TAD vs. 46.1% in control; P<0.01). The values of apolipoprotein-B were similar between groups (P=0.41). BP was higher in patients with TAD (135±19/76±11 mmHg) versus the controls (129±17/71±11 mmHg; P<0.01). On the basis of ambulatory BP monitoring, 49.3% of patients with TAD were not well controlled for daytime and/or night-time BP. CONCLUSION: Cardiovascular risk factors, particularly BP, are not well controlled in patients with TAD followed in a dedicated clinic when compared with another high-risk control group in a cardiac rehabilitation program.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».