Left Atrial Volume Assessed by Coronary Computed Tomography in Mid Ventricular Diastasis Predicts Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Previous studies have demonstrated that left atrial (LA) volume has incremental prognostic value in predicting major adverse cardiac events (MACE). However, the predictive ability of LA volume in mid diastasis has not been investigated. We determined the incremental predictive value of LA volume indexed to body surface area (LAVi) measured in mid ventricular diastasis. MATERIALS AND METHODS: A total of 96 patients with MACE (all-cause mortality and nonfatal myocardial infarction) were matched to 96 controls without adverse events on follow-up. Coronary computed tomographic angiography images were reconstructed at the 75% phase (mid ventricular diastasis). LA volumes were measured and indexed to the body surface area. The predictive value of LAVi was assessed using Cox proportional hazard models for the MACE. RESULTS: LAVi was significantly larger (P<0.001) in the cases with adverse clinical outcomes (63.8±2.1 mL/m) versus the controls (50.3±1.2 mL/m). In a multivariate analysis, both significant coronary artery disease (defined as >70% stenosis in at least 1 coronary artery) and LAVi emerged as significant predictors of MACE with P-values of 0.0022 and 0.0001, respectively. CONCLUSIONS: A significantly larger LAVi was associated with MACE. LAVi was an incremental predictor to traditional clinical variables for MACE. The assessment of LAVi may be considered during coronary computed tomographic angiography and could potentially be incorporated into risk stratification and decision-making strategies.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».