Carotid Artery Atherosclerosis in Patients with Active Rheumatoid Arthritis: Predictors of Plaque Occurrence and Progression Over 24 Weeks
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study evaluated the prevalence and progression of subclinical carotid artery atherosclerosis in active rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Carotid arteries of RA patients were scanned using 3D ultrasound at baseline and 24 weeks for total plaque area, vessel wall volume, and intima-media thickness (IMT), as well as arterial stiffness measured using pulse wave velocity. Variables related to inflammation, lipids and cardiovascular (CV) risk were assessed for associations with plaque progression. Of 195 screened patients, 31 met inclusion criteria (66 Swollen joint count (SJC) plus 68 Tender joint count (TJC)≥8 OR SJC plus TJC≥4 with elevated acute phase reactants) and were enrolled (27 female; mean age 59.3±9.8years). Patients using lipid lowering drugs and uncontrolled comorbidities were excluded. RESULTS: Atherosclerotic plaque occurred in 35% and arterial wall hypertrophy (IMT≥0.6mm) in 86% of patients. Most (68%) had an abnormal lipid profile characterized by reduced HDL and/or increased total cholesterol/HDL index, which was adversely affected by disease activity. Stepwise binary logistic regression analysis showed that Framingham risk score (OR=1.155, 95%CI:1.002-1.332, p=0.046) and ESR (OR=1.148, 95%CI:1.015-1.299, p=0.028) predicted plaque burden most strongly. Plaque progression was significantly associated with baseline higher hsCRP, ESR, and heavy smoking, but only hsCRP predicted plaque growth in multivariate regression analysis (p=0.004); and hsCRP was related to higher disease activity (r=0.443, p=0.016), LDL (r=0.544, p=0.007), and smoking (r=0.384, p=0.04). CONCLUSION: RA-related inflammation contributed to augmented CV burden in RA and might mediate its effect on atherosclerosis through hsCRP and modulation of the traditional CV risk factors, such as dyslipidemia.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».