Fat and cardiovascular risk: the role of Cardiac CT
Notice bibliographique
Résumé
The role of computed tomography in cardiovascular risk stratification is well established by means of coronary calcium score (CACS). This role is, as said, well established in asymptomatic individuals,1,2 but is more controversial in symptomatic patients; in fact, it has been more difficult to extract evidence of incremental value in patients with symptoms.3,4 At the same time, after the introduction of coronary computed tomography (CCT), CACS has shown strength in cardiovascular risk stratification on top of conventional risk factors that CCT did not improve significantly, especially in asymptomatic individuals.5–8 Eventually, it has been already demonstrated that a modified CACS can be extrapolated even for low-dose thoracic scans performed for other purposes.9–12 More recently, epicardial fat (EF) has developed into a reliable (yet not clinical) quantitative measurement of cardiovascular risk. It has been found that EF is associated with greater amounts of CACS. In this issue of the Journal, Wolff et al., provide an insight into the relationship between liver fat (LF), cardiovascular risk factors and subclinical coronary artery disease in the general population.13 The authors conclude that larger amounts of LF are related to larger volumes of EF and CACS, independent of traditional cardiovascular risk factors, providing important and novel insights into the role of LF as a marker of vascular disease.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».