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Enregistrement W2903690069 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.17545

Abstract 17545: Vasoconstriction During Mental Stress Predicts Severity of Mental Stress Induced Myocardial Ischemia

2015· article· en· W2903690069 sur OpenAlexaff
Nino Isakadze, Ayman Alkhoder, Arshed A. Quyyumi, Viola Vaccarino, J. Douglas Bremner, Ernest Garcia, Jonathon A. Nye, Kobina Wilmont, Ibhar Al Mheid, Paolo Raggi, Michael Kutner, Malik Obideen, Naser Abdelhadi, Amit Shah

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensCanadian VIGOUR Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIschemiaVasoconstrictionCardiologyInternal medicinePerfusion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Evidence supports that peripheral vasoconstriction during mental stress predicts mental stress induced ischemia (MSIMI). However, whether a dose response relationship exists with ischemia severity has not been evaluated; additionally, whether peripheral vascular function during the recovery phase is also related to MSIMI is not known. Hypothesis: We hypothesized that increased digital microvascular constriction during both mental stress and recovery are predictive of increased severity of mental stress ischemia. Methods: We evaluated 204 patients with stable CAD with high quality vascular data using a standardized mental stress test using a public speaking task. Peripheral artery tonometry (PAT) (Itamar Inc) was used to assess digital microvascular tone. Vasoconstriction was calculated as the ratio of pulse wave amplitude during speech/recovery and the last 3 minutes of baseline, with lower ratio indicating more vasoconstriction. 99mTc sestamibi myocardial perfusion imaging was performed at rest and with mental stress. A summed difference score (SDS) quantifying severity of reversible perfusion defects (inducible ischemia) comparing rest and stress images was computed using a standard 17-segment model. Four categories of increasing severity were based on cut points of 0, 3, and 6. Results: The mean (SD) age was 64 (8), 16% were women, and 28% were African American. Each category of increase in ischemia severity was associated with a 10% (p=0.04) decrease in speech PAT ratio (Figure) and 11% (p=0.02) decrease in recovery PAT ratio. After multivariable adjustment for sociodemographics, traditional risk factors, medical history, medication use, and psychological risk factors, the associations persisted, with B=-11%, p=0.02 for speech PAT ratio, and B=-8%, p=0.04 for recovery ratio. Conclusion: Peripheral vasoconstriction during mental stress speech as well as recovery predicts MSI severity in a dose-response relationship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0050,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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