Microalbuminuria: Correlation With Prevalence and Severity of Coronary Artery Disease in Non-Diabetics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown that microalbuminuria (MAU) is an independent risk factor for cardiovascular diseases in diabetics, hypertensive patients and in the general population. However, the correlation of MAU with the severity of coronary artery disease (CAD) in non-diabetic patients has not been addressed in detail. This study aimed to investigate the relationship between MAU and severity of angiographically confirmed CAD in non-diabetic patients. METHODS: This was a cross-sectional study, which included 90 non-diabetic patients with documented CAD by coronary angiography. The ratio of urine albumin to creatinine was used to define MAU and severity of CAD was estimated using SYNTAX score. Patients were divided into two groups: group I that included patients without MAU and group II that included patients with MAU. RESULTS: Out of 90 non-diabetic CAD patients, 62 (68.9%) were in group I (MAU negative) and 28 (31.1%) were in group II (MAU positive). There was statistically significant difference in the median SYNTAX score between the groups (21 vs. 28, P < 0.001). The prevalences of double vessel CAD and triple vessel CAD were significantly higher in MAU positive group. There was a strong relationship between the presence of MAU and the extent and complexity of CAD (r = 0.094; P < 0.001). CONCLUSION: Thus, we conclude that patients with MAU have more severe angiographically detected CAD than those without MAU, and MAU exhibits a significant association with the presence and severity of CAD.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».