Aortic-Brachial Pulse Wave Velocity Ratio: A Measure of Arterial Stiffness Gradient Not Affected by Mean Arterial Pressure
Notice bibliographique
Résumé
<b><i>Background:</i></b> Aortic stiffness, measured by carotid-femoral pulse wave velocity (cf-PWV), is used for the prediction of cardiovascular risk. This mini-review describes the nonlinear relationship between cf-PWV and operational blood pressure, presents the proposed methods to adjust for this relationship, and discusses a potential place for aortic-brachial PWV ratio (a measure of arterial stiffness gradient) as a blood pressure-independent measure of vascular aging. <b><i>Summary:</i></b> PWV is inherently dependent on the operational blood pressure. In cross-sectional studies, PWV adjustment for mean arterial pressure (MAP) is preferred, but still remains a nonoptimal approach, as the relationship between PWV and blood pressure is nonlinear and varies considerably among individuals due to heterogeneity in genetic background, vascular tone, and vascular remodeling. Extrapolations from the blood pressure-independent stiffness parameter β (β<sub>0</sub>) have led to the creation of stiffness index β, which can be used for local stiffness. A similar approach has been used for cardio-ankle PWV to generate a blood pressure-independent cardio-ankle vascular index (CAVI). It was recently demonstrated that stiffness index β and CAVI remain slightly blood pressure-dependent, and a more appropriate formula has been proposed to make the proper adjustments. On the other hand, the negative impact of aortic stiffness on clinical outcomes is thought to be mediated through attenuation or reversal of the arterial stiffness gradient, which can also be influenced by a reduction in peripheral medium-sized muscular arteries in conditions that predispose to accelerate vascular aging. Arterial stiffness gradient, assessed by aortic-brachial PWV ratio, is emerging to be at least as good as cf-PWV for risk prediction, but has the advantage of not being affected by operating MAP. <b><i>Key Messages:</i></b> The negative impacts of aortic stiffness on clinical outcomes are proposed to be mediated through attenuation or reversal of arterial stiffness gradient. Aortic-brachial PWV ratio, a measure of arterial stiffness gradient, is independent of MAP.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».