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Enregistrement W2744127303 · doi:10.1002/mp.12507

Sensitive three‐dimensional ultrasound assessment of carotid atherosclerosis by weighted average of local vessel wall and plaque thickness change

2017· article· en· W2744127303 sur OpenAlexaff
Jieyu Cheng, Eranga Ukwatta, Shadi Shavakh, Tommy W. S. Chow, Grace Párraga, J. David Spence, Bernard Chiu

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteRobarts Clinical TrialsCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaCity University of Hong Kong
Mots-clésMedicineUltrasoundRandomized controlled trialPlaceboAtorvastatinLumen (anatomy)RadiologyInternal medicineNuclear medicineCardiologyUrologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Vitamin B deficiency has been identified as a risk factor for vascular events. However, the reduction of vascular events was not shown in large randomized controlled trials evaluating B-Vitamin therapy. There is an important requirement to develop sensitive biomarkers to be used as efficacy targets for B-Vitamin therapy as well as other dietary treatments and lifestyle regimes that are being developed. Carotid vessel-wall-plus-plaque thickness change (VWT-Change) measured from 3D ultrasound has been shown to be sensitive to atorvastatin therapies in previous studies. However, B-Vitamin treatment is expected to confer a smaller beneficial effect in carotid atherosclerosis than the strong dose of atorvastatin. This paper introduces a sensitive atherosclerosis biomarker based on the weighted mean VWT-Change measurement from 3D ultrasound with a purpose to detect statistically significant effect of B-Vitamin therapy. METHODS: Of the 56 subjects analyzed in this study, 27 were randomized to receive a B-Vitamin tablet daily and 29 received a placebo tablet daily. Participants were scanned at baseline and 1.9 ± 0.8 yr later. The 3D VWT map at each scanning session was computed by matching the outer wall and lumen surfaces on a point-by-point basis. The 3D annual VWT-Change maps were obtained by first registering the 3D VWT maps obtained at the baseline and follow-up scanning sessions, and then taking the point-wise difference in VWT and dividing the result by the years elapsed from the baseline to the follow-up scanning session. The 3D VWT-Change maps constructed for all patients were mapped to a 2D carotid template to adjust for the anatomic variability of the arteries. A weight at each point of the carotid template was assigned based on the degree of correlation between the VWT-Change measurements exhibited at that point and the treatment received (i.e., B-Vitamin or placebo) quantified by mutual information. The weighted mean of VWT-Change for each patient, denoted by ΔVWT¯Weighted, was computed according to this weight. T-tests were performed to compare the sensitivity of ΔVWT¯Weighted with existing biomarkers in detecting treatment effects. These biomarkers included changes in intima-media thickness (IMT), total plaque area (TPA), vessel wall volume (VWV), unweighted average of VWT-Change (ΔVWT¯) and a previously described biomarker, denoted by ΔVWT¯S, that quantifies the mean VWT-Change specific to regions of interest identified by a feature selection algorithm. RESULTS: Among the six biomarkers evaluated, the effect of B Vitamins was detected only by ΔVWT¯Weighted in this cohort (P=4.4×10-3). The sample sizes per treatment group required to detect an effect as large as exhibited in this study were 139, 178, 41 for ΔVWV, ΔVWT¯ and ΔVWT¯Weighted respectively. CONCLUSION: The proposed weighted mean of VWT-Change is more sensitive than existing biomarkers in detecting treatment effects. This measurement tool will allow for many proof-of-principal studies to be performed for various novel treatments before a more costly study involving a larger population is held to validate the results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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